使用dask不生成预期大小的文件时按大小重新分区

Dask是一个用于并行计算的灵活的开源库，它可以在分布式环境中处理大规模数据集。当使用Dask进行数据处理时，有时候我们可能不希望生成预期大小的文件，而是希望按照文件大小重新分区。

重新分区可以通过Dask的repartition方法来实现。该方法可以根据指定的大小将数据重新分区为更小的块，以便更好地适应计算资源和存储资源的限制。重新分区可以提高计算效率，并减少数据处理过程中的内存占用。

以下是使用Dask进行重新分区的示例代码：

import dask.dataframe as dd

# 读取数据
df = dd.read_csv('data.csv')

# 按照文件大小重新分区
df = df.repartition(partition_size='100MB')

# 执行计算操作
result = df.compute()

在上述示例中，我们首先使用Dask的read_csv方法读取数据文件。然后，通过调用repartition方法并指定partition_size参数为'100MB'，将数据重新分区为大小为100MB的块。最后，我们可以使用compute方法执行计算操作并获取结果。

Dask的重新分区功能适用于需要处理大规模数据集的场景，特别是当数据集无法一次性加载到内存中时。通过重新分区，我们可以更好地利用计算资源，并提高数据处理的效率。

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