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python - npartitions 会影响 dask.dataframe.head() 的结果吗？

coder 2023-08-21 原文

运行以下代码时，dask.dataframe.head()的结果取决于npartitions:

import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [2,3,4]})
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions = 3)
print(ddf.head())

这会产生以下结果:

   A  B
0  1  2

但是，当我将 npartitions 设置为 1 或 2 时，我得到了预期的结果:

   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4

这似乎很重要，npartitions 小于数据帧的长度。这是故意的吗？

最佳答案

根据文档dd.head()只检查第一个分区:

head(n=5, compute=True)

First n rows of the dataset

Caveat, this only checks the first n rows of the first partition.

所以答案是肯定的，dd.head() 受 dask 数据帧中有多少个分区的影响。

但是第一个分区中的行数预计会大于使用 dd.head() 时通常要显示的行数——否则使用 dask 不应该得到返回。这可能不是真的唯一常见情况是在过滤后获取第一个 n 行/元素，如 this question 中所述。 .

关于python - npartitions 会影响 dask.dataframe.head() 的结果吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38278157/

npartitionsdataframecodesectionpythonpandasdask

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