我正在努力将一个字典的dask.bag转换为dask.delayedpandas.DataFrames，最终形成一个dask.dataframe。
我有一个函数(make_dict)，将文件读入到一个相当复杂的嵌套字典结构中,还有另一个函数(make_df)，将这些字典转换为一个pandas.DataFrame(每个文件的结果数据框大小约为100MB)。我希望将所有数据框添加到一个单独的dask.dataframe中以进行进一步分析。
到目前为止，我一直在使用dask.delayed对象来加载、转换和追加所有数据，这是有效的（请参见下面的示例）。然而，出于未来的工作考虑，我希望使用dask.persist()将已加载的字典存储在dask.bag中。
我设法将数据加载到dask.bag中，产生了一个字典列表或pandas.DataFrame列表，在调用compute()之后，我可以在本地使用它们。但是，当我尝试使用to_delayed()将dask.bag转换为dask.dataframe时，我卡住了（请参见下面的错误）。
感觉我在这里缺少了一些非常简单的东西，或者我的dask.bag方法是错误的？
下面的示例显示了使用简化函数的方法，并抛出了相同的错误。任何有关如何解决这个问题的建议都将不胜感激。
import numpy as np
import pandas as pd
import dask
import dask.dataframe
import dask.bag
print(dask.__version__) # 1.1.4
print(pd.__version__) # 0.24.2
def make_dict(n=1):
return {"name":"dictionary","data":{'A':np.arange(n),'B':np.arange(n)}}
def make_df(d):
return pd.DataFrame(d['data'])
k = [1,2,3]
# using dask.delayed
dfs = []
for n in k:
delayed_1 = dask.delayed(make_dict)(n)
delayed_2 = dask.delayed(make_df)(delayed_1)
dfs.append(delayed_2)
ddf1 = dask.dataframe.from_delayed(dfs).compute() # this works as expected
# using dask.bag and turning bag of dicts into bag of DataFrames
b1 = dask.bag.from_sequence(k).map(make_dict)
b2 = b1.map(make_df)
df = pd.DataFrame().append(b2.compute()) # <- I would like to do this using delayed dask.DataFrames like above
ddf2 = dask.dataframe.from_delayed(b2.to_delayed()).compute() # <- this fails
# error:
# ValueError: Expected iterable of tuples of (name, dtype), got [ A B
# 0 0 0]
我最终想要使用分布式调度程序实现的目标：
b = dask.bag.from_sequence(k).map(make_dict)
b = b.persist()
ddf = dask.dataframe.from_delayed(b.map(make_df).to_delayed())