Использование Dask для чтения паркетных файлов из облачного хранилища Google

Я пытаюсь использовать Dask для чтения и записи из Google ковша. Использование кучи файлов csv работает, но неудобно (медленнее, не может сжиматься, не может читать только несколько столбцов), поэтому я попытался использовать формат apache parquet.

Написание, похоже, отлично работает:

import dask.dataframe as dd
pandas_df = pd.DataFrame({'x' : [2,3, 2], 'y': [1, 0, 0]})
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df, npartitions=2)
dask_df.to_parquet("gcs://my_google_bucket/test/")

Но когда я пытаюсь его прочитать

read_again_df = dd.read_parquet("gcs://my_google_bucket/test/") 

Я получаю невыполненную ошибку:

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
~/miniconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/dask/bytes/core.py in get_pyarrow_filesystem(fs)
    520     try:
--> 521         return fs._get_pyarrow_filesystem()
    522     except AttributeError:

AttributeError: 'DaskGCSFileSystem' object has no attribute '_get_pyarrow_filesystem'

During handling of the above exception, another exception occurred:

NotImplementedError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-42-ef1fc41d04d5> in <module>()
----> 1 read_again = dd.read_parquet("gcs://my_google_bucket/test/")

~/miniconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/dask/dataframe/io/parquet.py in read_parquet(path, columns, filters, categories, index, storage_options, engine, infer_divisions)
    991 
    992     return read(fs, fs_token, paths, columns=columns, filters=filters,
--> 993                 categories=categories, index=index, infer_divisions=infer_divisions)
    994 
    995 

~/miniconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/dask/dataframe/io/parquet.py in _read_pyarrow(fs, fs_token, paths, columns, filters, categories, index, infer_divisions)
    505         columns = list(columns)
    506 
--> 507     dataset = pq.ParquetDataset(paths, filesystem=get_pyarrow_filesystem(fs))
    508     if dataset.partitions is not None:
    509         partitions = [n for n in dataset.partitions.partition_names

~/miniconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/dask/bytes/core.py in get_pyarrow_filesystem(fs)
    522     except AttributeError:
    523         raise NotImplementedError("Using pyarrow with a %r "
--> 524                                   "filesystem object" % type(fs).__name__)

NotImplementedError: Using pyarrow with a 'DaskGCSFileSystem' filesystem object

Я предполагаю, что это означает, что dask все еще не может напрямую считывать файлы паркета из облачной службы google. Есть ли какой-либо косвенный способ сделать эту работу, скажем, с использованием pyarrow?

Я хочу сохранить способность ленивой загрузки вещей, а затем использовать dask для преобразования данных.

Спасибо!