npartitions 在 Dask 数据帧中的作用是啥？

Posted 2023-02-16

【中文标题】npartitions 在 Dask 数据帧中的作用是啥？

【英文标题】：What is the role of npartitions in a Dask dataframe?npartitions 在 Dask 数据帧中的作用是什么？

【发布时间】：2018-03-20 14:32:21

【问题描述】：

我在很多函数中都看到了参数npartitions，但我不明白它有什么用/有什么用。

http://dask.pydata.org/en/latest/dataframe-api.html#dask.dataframe.read_csv

头(...)

元素仅取自第一个 npartition，默认值为 1。如果第一个 npartition 中的行数少于 n，则会发出警告并返回任何找到的行。传递 -1 以使用所有分区。

重新分区（...）

输出的分区数，必须小于输入的 npartitions。仅在未指定除法时使用。

在这种情况下分区数可能是5：

（图片来源：http://dask.pydata.org/en/latest/dataframe-overview.html）

【参考方案1】：

npartitions 属性是组成单个 Dask 数据帧的 Pandas 数据帧的数量。这主要以两种方式影响性能。

如果您没有足够的分区，那么您可能无法有效地使用所有内核。例如，如果您的 dask.dataframe 只有一个分区，则一次只能运行一个核心。 如果您有太多分区，那么调度程序可能会产生大量开销来决定在哪里计算每个任务。

通常，您需要的分区数是核心数的几倍。每个任务在调度程序中占用几百微秒。

您可以在数据提取时使用read_csv(...) 中的blocksize= 等参数确定分区数，也可以在之后使用.repartition(...) 方法确定分区数。