DataFrame.divisions are lost on repartition when npartions==1
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 48/100
Rechercherichtung
Reproduziere das Problem mit dem Python-Snippet unter Verwendung von repartition oder set_index mit npartitions=1 und verfolge anschließend die relevanten dask-expr-Implementierungspfade für diese Operationen. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die DataFrame.divisions des Ergebnisses beibehalten werden, anstatt als (None, None) gemeldet zu werden, während das bestehende Verhalten bei mehreren Partitionen weiterhin korrekt bleibt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
DataFrame.divisions are lost when using repartition or set_index with npartitions == 1
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 20000, size=(10, 3)), columns=list('ABC'))
ddf = dd.from_pandas(df)
print(ddf.divisions) # (0, 9)
ddf = ddf.reset_index().set_index("A", sort=True, npartitions=2)
print(ddf.divisions) # (1483, 19649)
ddf = dd.from_pandas(df)
ddf = ddf.reset_index().set_index("A", sort=True, npartitions=1)
print(ddf.divisions) # (None, None)
Environment:
- Dask version:
2024.3.0 - Python version:
3.12.2 - Operating System: Osx
- Install method (conda, pip, source): pip
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 89
- Forks
- 26
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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