当我在pyspark中的dataframe上使用repartition时，它给我一个分区大小为零，并将两种类型的键合并在一起。

当在pyspark中的dataframe上使用repartition时，它会重新分区数据，并将数据按照指定的分区数重新分配。repartition操作可以用于增加或减少分区数，以便更好地适应数据处理的需求。

repartition操作的语法如下：

df.repartition(numPartitions, *cols)

其中，numPartitions表示要分区的数量，cols表示要按照哪些列进行分区。如果不指定cols，则会对整个dataframe进行分区。

repartition操作的优势是可以提高数据处理的并行度和性能。通过增加分区数，可以将数据分散到更多的节点上进行并行处理，从而加快数据处理的速度。另外，repartition操作还可以用于数据倾斜的处理，通过将数据重新分区，可以使得数据更加均匀地分布在各个节点上，避免某些节点负载过重的情况。

repartition操作适用于需要重新分区数据的场景，例如数据集合并、数据集切分、数据集重分布等。在大规模数据处理、数据分析和机器学习等领域都可以使用repartition操作来优化数据处理过程。

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