Python中dask的版本有哪些可用选项

Dask是一个用于分析和处理大型数据集的灵活和高效的Python库。它支持并行计算，可用于在单个机器或分布式集群上处理大型数据集。

以下是Python中Dask的版本选项及其使用示例：

1. Dask version 2.6.0：

- 安装命令：pip install dask==2.6.0

- 示例代码：

     import dask

     def add(x, y):
         return x + y

     dask_array = dask.array.from_array([1, 2, 3, 4, 5])
     result = dask_array.map_blocks(add, 10).compute()
     print(result)
     

2. Dask version 2.12.0：

- 安装命令：pip install dask==2.12.0

- 示例代码：

     import dask.dataframe as dd

     df = dd.read_csv('data.csv')
     result = df.groupby('category').sum().compute()
     print(result)
     

3. Dask version 2.30.0：

- 安装命令：pip install dask==2.30.0

- 示例代码：

     import dask.bag as db

     bag = db.from_sequence(['apple', 'banana', 'cherry', 'date'])
     result = bag.count().compute()
     print(result)
     

4. Dask version 2021.5.1：

- 安装命令：pip install "dask[complete]==2021.5.1"

- 示例代码：

     import dask.distributed as dd

     def square(x):
         return x ** 2

     cluster = dd.LocalCluster(n_workers=4)
     client = dd.Client(cluster)

     arr = client.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
     result = client.gather(arr)
     print(result)
     

这些示例代码展示了使用不同版本的Dask进行并行计算和处理大型数据集的方法。根据要求选择合适的版本进行安装和使用。可以通过在安装命令中指定所需的版本号来安装特定版本的Dask，然后根据相应的API文档和示例进行开发和调试。