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Python dask.dataframe.Series.repartition用法及代碼示例


用法:

Series.repartition(divisions=None, npartitions=None, partition_size=None, freq=None, force=False)

沿新部門重新分區 DataFrame

參數：

divisions：列表，可選

要使用的分區列表。僅在未指定 npartitions 和 partition_size 時使用。為方便起見，如果給定一個整數，這將推遲到 npartitions，如果給定一個字符串，它將推遲到 partition_size(見下文)

npartitions：整數，可選

輸出的分區數。僅在未指定 partition_size 時使用。

partition_size: int or string, optional：

每個分區的最大內存字節數。使用數字或字符串，例如 5MB。如果指定了 npartitions 和 divisions 將被忽略。

警告

此關鍵字參數觸發計算以確定每個分區的內存大小，這可能很昂貴。

freq：str, pd.Timedelta

對時間序列數據進行分區的時間段，例如 '7D' 或 '12h' 或 pd.Timedelta(hours=12) 。假設一個日期時間索引。

force：布爾值，默認為 False

允許擴展現有的部門。如果為 False，則新分區的下限和上限必須與舊分區相同。

注意：

應該指定 divisions , npartitions , partition_size 或 freq 中的一個。如果不是這種情況，將引發 ValueError。

例子：

>>> df = df.repartition(npartitions=10)  
>>> df = df.repartition(divisions=[0, 5, 10, 20])  
>>> df = df.repartition(freq='7d')

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注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.dataframe.Series.repartition。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。