Python dask_ml.preprocessing.BlockTransformer用法及代码示例

用法:
class dask_ml.preprocessing.BlockTransformer(func: Callable[[...], Union[dask_ml._typing.ArrayLike, pandas.core.frame.DataFrame, dask.dataframe.core.DataFrame]], *, validate: bool = False, **kw_args: Any)

从任意可调用对象构造一个转换器

BlockTransformer 将 X 参数的块转发给用户定义的可调用对象并返回此操作的结果。这对于可以在单元或块级别执行的无状态操作很有用，例如获取频率日志。一般来说，转换器不适合例如标准化任务，因为这需要完整列的信息。

参数：

func：可调用的: 用于转换的可调用对象。
validate：布尔，可选默认=假: 指示在调用之前应检查输入 X 数组

func 。
kw_args：字典，可选: 要传递给 func 的附加关键字参数字典。

例子：

>>> import dask.datasets
>>> import pandas as pd
>>> from dask_ml.preprocessing import BlockTransformer
>>> df = dask.datasets.timeseries()
>>> df
... 
Dask DataFrame Structure:
                   id    name        x        y
npartitions=30
2000-01-01      int64  object  float64  float64
2000-01-02        ...     ...      ...      ...
...               ...     ...      ...      ...
2000-01-30        ...     ...      ...      ...
2000-01-31        ...     ...      ...      ...
Dask Name: make-timeseries, 30 tasks
>>> trn = BlockTransformer(pd.util.hash_pandas_object, index=False)
>>> trn.transform(df)
... 
Dask Series Structure:
npartitions=30
2000-01-01    uint64
2000-01-02       ...
            ...
2000-01-30       ...
2000-01-31       ...
dtype: uint64
Dask Name: hash_pandas_object, 60 tasks

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注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask_ml.preprocessing.BlockTransformer。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。