Створення датафреймів Dask із CSV
Раніше ви аналізували дані пісень Spotify за допомогою циклів і відкладених функцій. Тепер ви знаєте, що те саме можна зробити простіше за допомогою Dask DataFrame. Подивімося, наскільки легше виконати ті самі завдання, якщо замість циклів використати ці методи. Спершу, однак, потрібно завантажити набір даних у Dask DataFrame.
Ця вправа є частиною курсу
Паралельне програмування з Dask у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте підпакет
dask.dataframeякdd. - Прочитайте всі файли CSV у теці
data/spotify, використовуючи максимальний розмір блоку 1MB. - Використайте функцію
dd.to_datetime()щоб перетворити рядки в стовпці'release_date'на дати й часи. - Скористайтеся методом датафрейму
.head()щоб показати 5 рядків таблиці.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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(____)