dask 数据帧 head() returns 空 df

Question

我有一个 dask 数据框，其中一列有索引。问题是如果我执行 df.head() 它总是 treturns 一个空的 df，而 df.tail 总是 returns 正确的 df。我检查了 df.head 始终检查第一个分区中的前 n 个条目。因此，如果我执行 df.reset_index()，它应该可以工作，但事实并非如此

下面是重现此代码的代码：

import dask.dataframe as dd
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
     'i64': np.arange(1000, dtype=np.int64),
     'Ii32': np.arange(1000, dtype=np.int32),
     'bhello': np.random.choice(['hello', 'Yo', 'people'], size=1000).astype("O")
})

daskDf = dd.from_pandas(data, chunksize=3)
daskDf = daskDf.set_index('bhello')
print(daskDf.head())

Answer 1

尝试用 npartitions=-1 调用 head，以使用所有分区（默认情况下，仅使用第一个，并且可能没有足够的元素来 return head).

daskDf.head(npartitions=-1)

Answer 2

这符合我的预期

In [1]: import numpy as np

In [2]: import dask.dataframe as dd
   ...: import pandas as pd
   ...: 
   ...: data = pd.DataFrame({
   ...:      'i64': np.arange(1000, dtype=np.int64),
   ...:      'Ii32': np.arange(1000, dtype=np.int32),
   ...:      'bhello': np.random.choice(['hello', 'Yo', 'people'], size=1000).as
   ...: type("O")
   ...: })
   ...: 

In [3]: daskDf = dd.from_pandas(data, chunksize=3)

In [4]: daskDf
Out[4]: 
Dask DataFrame Structure:
                  Ii32  bhello    i64
npartitions=333                      
0                int32  object  int64
3                  ...     ...    ...
...                ...     ...    ...
996                ...     ...    ...
999                ...     ...    ...
Dask Name: from_pandas, 333 tasks

In [5]: daskDf.head()
/home/mrocklin/workspace/dask/dask/dataframe/core.py:4221: UserWarning: Insufficient elements for `head`. 5 elements requested, only 3 elements available. Try passing larger `npartitions` to `head`.
  warnings.warn(msg.format(n, len(r)))
Out[5]: 
   Ii32 bhello  i64
0     0     Yo    0
1     1     Yo    1
2     2  hello    2

dask 数据帧 head() returns 空 df

dask dataframe head() returns empty df

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