Tworzenie Dask DataFrame z plików CSV
Wcześniej analizowałeś dane o utworach ze Spotify za pomocą pętli i funkcji opóźnionych. Teraz wiesz już, że te same zadania można wykonać prościej – używając Dask DataFrame. Przekonaj się, o ile łatwiej jest to zrobić tymi metodami zamiast pętlami. Na początek jednak musisz wczytać zbiór danych do Dask DataFrame.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Programowanie równoległe z Dask w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj podmoduł
dask.dataframejakodd. - Wczytaj wszystkie pliki CSV z folderu
data/spotify, ustawiając maksymalny rozmiar bloku na 1 MB. - Użyj funkcji
dd.to_datetime(), aby przekonwertować ciągi tekstowe w kolumnie'release_date'na wartości typu datetime. - Użyj metody
.head()na DataFrame, aby wyświetlić 5 pierwszych wierszy tabeli.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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(____)