CSVからDask DataFrameを作成する
これまでに、ループとdelayed関数を使ってSpotifyの楽曲データを分析しました。今では、Dask DataFrameを使えば同じことをより簡単に実現できるとわかりました。ここでは、ループの代わりにこれらの方法を使うと、以前行ったタスクがどれだけ楽になるかを確認します。まずは、データセットをDask DataFrameに読み込むところから始めます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
演習の手順
dask.dataframeサブパッケージをddとしてインポートします。data/spotifyフォルダ内のすべてのCSVファイルを、最大ブロックサイズを1MBにして読み込みます。dd.to_datetime()関数を使って、'release_date'列の文字列を日時型に変換します。- DataFrameの
.head()メソッドで表の先頭5行を表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import dask dataframe as dd
____
# Load in the DataFrame
df = ____
# Convert the release_date column from string to datetime
____
# Show 5 rows of the DataFrame
print(____)