已经有工作进行，以允许这样的事情，但它不是目前一行的事情，像你建议。
首先，如果你有可以容纳在内存中的数据，你可以使用fastparquet的write()方法，并提供一个open=参数。这必须是一个以二进制写入模式创建类似文件的对象的函数，在您的例子中，BytesIO()就可以了。
要直接使用dask实现这一点，可以使用filesystem_spec项目中的the MemoryFileSystem。你需要将这个类添加到Dask中，并编写如下：

dask.bytes.core._filesystems['memory']  = fsspec.implementations.memory.MemoryFileSystem
df.to_parquet('memory://name.parquet')

完成后，MemoryFileSystem.store，这是一个类属性，将包含类似文件名的键，以及包含数据的BytesIO对象的值。

如果你的dataframe里面有一个Pandas dataframe（一个分区），你可以把它写到一个临时目录，然后读取这些字节：

with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
    df = dask.dataframe.from_pandas(data, npartitions=1)
    df.to_parquet(Path(tmp), write_index=False, schema=None)
    parquet_bytes = Path(tmp, "part.0.parquet").read_bytes()