要使用并行化的DataFrame自定义函数Dask，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装Dask库：使用pip命令安装Dask库。

pip install dask

2. 导入必要的库：导入dask、dask.dataframe和dask.distributed库。

import dask
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client, LocalCluster

3. 创建Dask集群：创建一个本地集群来执行并行计算。

cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)

4. 加载数据集：使用dask.dataframe库的read_csv()函数加载数据集。

df = dd.read_csv('data.csv')

5. 定义自定义函数：使用def关键字定义一个自定义函数，该函数将应用于DataFrame的每个分区。

def custom_function(partition):
    # 在这里定义自定义函数的操作
    return partition

6. 应用自定义函数：使用dask.dataframe库的map_partitions()函数将自定义函数应用于DataFrame的每个分区。

result = df.map_partitions(custom_function)

7. 执行并行计算：使用dask.dataframe库的compute()函数执行并行计算。

result = result.compute()

完整的示例代码如下所示：

import dask
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client, LocalCluster

# 创建Dask集群
cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)

# 加载数据集
df = dd.read_csv('data.csv')

# 定义自定义函数
def custom_function(partition):
    # 在这里定义自定义函数的操作
    return partition

# 应用自定义函数
result = df.map_partitions(custom_function)

# 执行并行计算
result = result.compute()

以上示例代码演示了如何使用Dask库的DataFrame和自定义函数来实现并行化计算。首先创建了一个本地集群，然后加载数据集，定义了一个自定义函数并将其应用于DataFrame的每个分区，最后执行并行计算并获取结果。