問題タブ [dask]

ブログ投稿/チュートリアルhttps://jakevdp.github.io/blog/2015/08/14/out-of-core-dataframes-in-python/に従って、次のコードを使用しました。

次のエラーが表示されます。

この TypeError をバイパスするにはどうすればよいですか、または csv を正しい形式で入力するにはどうすればよいですか? もう少し...

使用:

（予想どおり）私に与えます：

しかし、実行中：

戻り値：

もちろん、header=None を使用すると、「name」ヘッダーは認識されません。daskにヘッダーを認識させるにはどうすればよいですか?

Python 2.7.10 および Anaconda 2.4.0 (64 ビット) を搭載した Jupyter ノートブック バージョン 4.0.6 で Windows 10 を実行しています。

https://jakevdp.github.io/blog/2015/08/14/out-of-core-dataframes-in-python/のブログ/チュートリアルに従っています。

この最後のステートメントにより、Jupyter を実行しているコマンド プロンプト セッションで次のようにエラーが発生します。

致命的な Python エラー: GC オブジェクトは既に追跡されています

同様の質問を読むと、Python 処理メモリを扱う dask のソース コードで問題が発生する可能性があります。

このチュートリアルでヘッダーとダッシュに以前の問題があり、実行する必要がありました。

役に立たない同様の質問：

致命的な Python エラー: GC オブジェクトは既に追跡されています

Python の致命的なエラーのデバッグ: GC オブジェクトは既に追跡されています

pickle ファイルを読み取って dask データフレームを作成しようとすると、エラーが発生します

そして、パンダではいつものように成功しました。

そこで何か間違ったことをしている場合や、ピクルファイルをまったく読み取ってもデータフレームを作成できない場合は、修正してください。

DataFrame'#####' 5 ハッシュで区切られた csv ファイルを読み取って作成しようとしています

コードは次のとおりです。

エラーは次のとおりです。

それで、それを取り除く方法。

エラーに従うと、すべての列にdtypeを指定する必要がありますが、100列以上ある場合は役に立ちません。

そして、セパレーターなしで読んでいる場合、すべてがうまくいきますが、どこにでも ##### があります。それで、それをパンダに計算した後、それをDataFrame取り除く方法はありますか?

だからこれで私を助けてください。

dask のドット積は、numpy よりもはるかに遅く実行されるようです:

その理由が何であるかを知っている人はいますか？ここに欠けているものはありますか？

いくつかの大きな配列で実際の fft を実行しようとしていて、dask を試してみることにしました。関数 dask.array.rfft が何をしても機能しないように見えるという問題に遭遇しました。これは最小限の例です。

プログラムの出力は次のとおりです。

dx_rfft で何をしようとしても、同じエラーが返されます。私は Python 2 と 3 を試しましたが、どちらも同じ問題を抱えています。何か不足していますか、それともライブラリのバグですか?