Фильтр Dask DataFrame и повторное разбиение дают несколько пустых разделов

Я пытаюсь отфильтровать Dask DataFrame, а затем использовать map_partitions для применения функции к каждому разделу. Функция ожидает панд DataFrame как минимум с 1 строкой.

Вот код для генерации фиктивных данных в виде pandas DataFrame (а затем преобразования в Dask DataFrame) для MCVE

def create_data(n):
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(6 * n), columns=["A"])
    random_integers = np.random.default_rng().choice(14, size=n, replace=False)
    df.insert(0, 'store_id', [d for s in random_integers for d in [s] * 6])
    return df

df = create_data(n=10)
print(df.head(15))
>>>
    store_id         A
0         10  0.850730
1         10  0.581119
2         10  0.825802
3         10  0.657797
4         10  0.291961
5         10  0.864984
6          9  0.161334
7          9  0.397162
8          9  0.089300
9          9  0.435914
10         9  0.750741
11         9  0.920625
12         3  0.635727
13         3  0.425270
14         3  0.904043

Структура данных: для каждого store_id ровно 6 строк.

Теперь я создаю список из некоторого количества store_id, которые я хочу использовать для фильтрации вышеуказанных данных.

filtered_store_ids = df["store_id"].value_counts().index[:6].tolist()
print(filtered_store_ids)
>>> [13, 12, 11, 10, 9, 7]

Затем я конвертирую приведенные выше данные (панды DataFrame) в dask.dataframe

ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10)

Теперь распечатываю разделы ddf

for p in range(ddf.npartitions):
    print(f"Partition Index={p}, Number of Rows={len(ddf.get_partition(p))}")
>>>
Partition Index=0, Number of Rows=6
Partition Index=1, Number of Rows=6
Partition Index=2, Number of Rows=6
Partition Index=3, Number of Rows=6
Partition Index=4, Number of Rows=6
Partition Index=5, Number of Rows=6
Partition Index=6, Number of Rows=6
Partition Index=7, Number of Rows=6
Partition Index=8, Number of Rows=6
Partition Index=9, Number of Rows=6

Это ожидаемо. Каждый раздел состоит из 6 строк и одного (уникального) store_id. Итак, каждый раздел содержит данные для одного store_id.

Теперь я фильтрую фрейм данных Dask, используя список store_id сверху

ddf = ddf[ddf["store_id"].isin(filtered_store_ids)]

Опять печатаю разделы отфильтрованных ddf

for p in range(ddf.npartitions):
    print(f"Partition Index={p}, Number of Rows={len(ddf.get_partition(p))}")
>>>
Partition Index=0, Number of Rows=0
Partition Index=1, Number of Rows=0
Partition Index=2, Number of Rows=6
Partition Index=3, Number of Rows=6
Partition Index=4, Number of Rows=0
Partition Index=5, Number of Rows=6
Partition Index=6, Number of Rows=6
Partition Index=7, Number of Rows=6
Partition Index=8, Number of Rows=0
Partition Index=9, Number of Rows=6

Это ожидается, поскольку каждый раздел имеет один store_id, и при фильтрации некоторые разделы будут полностью отфильтрованы, и поэтому они будут содержать нулевые строки.

Итак, теперь я повторно разделю отфильтрованные Dataframe на Рекомендации по использованию Dask DataFrame

ddf = ddf.repartition(npartitions=len(filtered_store_ids))
print(ddf)
>>>
Dask DataFrame Structure:
              store_id        A
npartitions=6                  
0                int64  float64
6                  ...      ...
...                ...      ...
48                 ...      ...
59                 ...      ...
Dask Name: repartition, 47 tasks

Я ожидал, что эта операция переразметки приведет к созданию непустых разделов одинакового размера. Но теперь, когда я повторно распечатываю разделы, я получаю результат, аналогичный предыдущему (неравные размеры разделов и некоторые пустые разделы), как будто повторного разделения не произошло

for p in range(ddf.npartitions):
    print(f"Partition Index={p}, Number of Rows={len(ddf.get_partition(p))}")
>>>
Partition Index=0, Number of Rows=0
Partition Index=1, Number of Rows=6
Partition Index=2, Number of Rows=6
Partition Index=3, Number of Rows=6
Partition Index=4, Number of Rows=12
Partition Index=5, Number of Rows=6

Мой следующий шаг - применить функцию к каждому разделу после фильтрации, но это не сработает, поскольку есть некоторые разделы (pandas DataFrames), которые функция не может обработать, поскольку в них отсутствуют строки.

def myadd(df):
    assert df.shape[0] > 0
    ...
    return ...

ddf.map_partitions(myadd)
>>> AssertionError                            Traceback (most recent call last)
.
.
.
AssertionError: 

Документация Dask для повторного разбиения на разделы: well- объяснил (то же самое для лучшей практики, которую я привел выше), и это кажется достаточно простым, но после повторного разбиения я все еще получаю некоторые разделы с нулевыми строками, и map_partitions здесь не сработает. Я уверен, что здесь что-то упустил.

Есть несколько сообщений SO о повторном разделении (1, 2), но они не работают с пустыми разделами.

Вопрос

Есть ли способ гарантировать, что после повторного разбиения все разделы снова будут иметь 6 строк и не будут пустыми? т.е. возможно ли иметь повторно разбитый Dask DataFrame с одинаковыми (непустыми) разделами?

ИЗМЕНИТЬ

Похоже, что пустые разделы не могут быть обработаны в Dask, на данный момент: проблемы 1, 2. Это может быть связано с проблемой, с которой я столкнулся.