Dask Geopandas 空间重组
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内容提要
在优化geoparquet文件的分区时，空间分区至关重要。将地理上接近的数据集中在一起，可以提高读取效率。使用dask-geopandas进行空间分区，有助于有效重组数据，减少无效读取。
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关键要点
- 在优化geoparquet文件的分区时，空间分区至关重要。
- 将地理上接近的数据集中在一起，可以提高读取效率。
- 使用dask-geopandas进行空间分区，有助于有效重组数据，减少无效读取。
- Parquet数据集有两个层次的嵌套结构：数据集中的Parquet文件和每个Parquet文件中的行组。
- 空间分区的过程称为“空间分区”或“空间洗牌”。
- 使用dask-geopandas的空间洗牌方法，可以根据地理位置重新排列数据。
- 在本地机器上，发现分区和重写数据的时间分别为3分40秒和3分25秒。
- 空间分区的结果可以通过绘图可视化，显示出美国的轮廓和大致的非重叠空间分区。
- 每个分区大约包含1,000,000行数据，符合原始块大小。
- 讨论中提到KD树可能是更好的分区方法，值得进一步研究。
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