假设我有以下代码，生成一个虚拟的dask数据帧：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pandas_dataframe = pd.DataFrame({'A' : [0,500,1000], 'B': [-100, 200, 300] , 'C' : [0,0,1.0] } )
test_data_frame = dd.from_pandas( pandas_dataframe, npartitions= 1 )理想情况下，我想知道什么是推荐的方法，即以一种懒惰的方式通过滚动窗口计算该列的内容，从而将另一列添加到数据框中。
我想出了以下方法：
import numpy as np
import dask.delayed as delay
@delay
def coupled_operation_example(dask_dataframe,
list_of_input_lbls,
fcn,
window_size,
init_value,
output_lbl):
def preallocate_channel_data(vector_length, first_components):
vector_out = np.zeros(len(dask_dataframe))
vector_out[0:len(first_components)] = first_components
return vector_out
def create_output_signal(relevant_data, fcn, window_size , initiated_vec):
## to be written; fcn would be a fcn accepting the sliding window
initiatied_vec = preallocate_channel_data(len(dask_dataframe, init_value))
relevant_data = dask_dataframe[list_of_input_lbls]
my_output_signal = create_output_signal(relevant_data, fcn, window_size, initiated_vec)我正在写这篇文章，深信dask数据框将允许我进行一些切片：它们不允许这样做。因此，我的第一个选择是将计算中涉及的列提取为numpy数组，但将对其进行热切评估。我认为性能上的损失会很大。目前，我使用h5py从h5数据创建了dask数据帧：所以一切都是惰性的，直到我写输出文件。
到目前为止，我只处理特定行上的数据；所以我一直在使用：
test_data_frame .apply(fcn, axis =1, meta = float)
我认为滚动窗口没有等效的功能方法。我对吗？我想要F＃或Haskell中的Seq.windowed之类的东西。任何建议高度赞赏。
参考方案
我试图通过关闭来解决它。完成代码后，我将在一些数据上发布基准测试。现在，我有一个下面的玩具示例，该示例似乎起作用：由于dask数据框的apply方法似乎保留了行顺序。
import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
number_of_components = 30
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,number_of_components,size=(number_of_components, 2)), columns=list('AB'))
my_data_frame = dd.from_pandas(df, npartitions = 1 )
def sumPrevious( previousState ) :
def getValue(row):
nonlocal previousState
something = row['A'] - previousState
previousState = row['A']
return something
return getValue
given_func = sumPrevious(1 )
out = my_data_frame.apply(given_func, axis = 1 , meta = float)
df['computed'] = out.compute()
现在，坏消息是，我试图通过以下新函数将其抽象出来，传递状态并使用任意宽度的滚动窗口：
def generalised_coupled_computation(previous_state , coupled_computation, previous_state_update) :
def inner_function(actual_state):
nonlocal previous_state
actual_value = coupled_computation(actual_state , previous_state )
previous_state = previous_state_update(actual_state, previous_state)
return actual_value
return inner_function
假设我们使用以下命令初始化函数：
init_state = df.loc[0]
coupled_computation = lambda act,prev : act['A'] - prev['A']
new_update = lambda act, prev : act
given_func3 = generalised_coupled_computation(init_state , coupled_computation, new_update )
out3 = my_data_frame.apply(given_func3, axis = 1 , meta = float)尝试运行它并为意外做好准备：考虑到奇怪的结果，第一个元素是错误的，可能是某些指针的问题。有见识吗？
无论如何，如果传递原始类型，它似乎就起作用了。
更新：
解决方案是使用复制：
import copy as copy
def new_update(act, previous):
return copy.copy(act)
现在，这些函数的行为符合预期；当然，如果需要更耦合的逻辑，则有必要调整函数更新和耦合的计算功能
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