Python dask_ml.preprocessing.BlockTransformer用法及代碼示例

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)

從任意可調用對象構造一個轉換器

BlockTransformer 將 X 參數的塊轉發給用戶定義的可調用對象並返回此操作的結果。這對於可以在單元或塊級別執行的無狀態操作很有用，例如獲取頻率日誌。一般來說，轉換器不適合例如標準化任務，因為這需要完整列的信息。

參數：

func：可調用的: 用於轉換的可調用對象。
validate：布爾，可選默認=假: 指示在調用之前應檢查輸入 X 數組

func 。
kw_args：字典，可選: 要傳遞給 func 的附加關鍵字參數字典。

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask_ml.preprocessing.BlockTransformer。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。