dask.repartition

dask.repartition 是 Dask 库中的一个函数，用于重新分区 Dask 集合（如 Dask DataFrame 或 Dask Array）。通过重新分区，可以改变集合的分布，以便更有效地执行后续操作。

该函数的语法如下：

dask.repartition(collection, divisions=None, partition_size=None, force=False)

参数说明：
- collection: 要重新分区的 Dask 集合（如 Dask DataFrame 或 Dask Array）。
- divisions: 新的分区方案，可以是整数（表示分区数量），也可以是显式的分区边界列表。
- partition_size: 新分区的大小，可以是整数（表示每个分区的大小），也可以是字符串（例如 '10MB'）。
- force: 是否强制重新分区，即使当前集合已经有所需的分区方案。

使用 dask.repartition 函数可以在对 Dask 集合进行操作之前，调整集合的分布和分区方案，以优化数据处理的效果。

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dask 支持 csv 文件 多字符分隔符，读写demo

Dask是一个并行计算库，它允许你在Python中轻松处理大规模数据集，而无需一次性加载所有数据到内存。对于CSV文件，特别是当文件中使用非标准的多字符分隔符时，Dask的`dask-csv`模块可以派上用场。

首先，你需要安装`dask[io-csv]`包，如果尚未安装，可以使用`pip install dask[io-csv]`命令。接下来，你可以使用`read_csv`函数读取CSV文件，这个函数支持`sep`参数指定分隔符，例如：

import dask.dataframe as dd

# 指定多字符分隔符
csv_data = dd.read_csv('your_file.csv', sep='|', header=True)

# 如果需要，还可以设置其他选项，如分块大小、编码等
# 分块大小示例：
chunk_size = 10_000
chunks = tuple(range(0, len(csv_data), chunk_size))
csv_data = csv_data.repartition(chunks=chunks)

当你想写入CSV文件时，可以使用`to_csv`方法，同样提供`sep`参数：

csv_data.to_csv('output_file.csv', sep='|', header=True, partitioned=True)

这里，`partitioned=True`表示将数据分成多个分区进行写入，这对于大文件非常有用，因为它可以避免一次性写入整个数据集到磁盘。