要将一个拼花文件读取到多个分区，应该使用行组来存储（参见 如何使用daskdask-cudf将一个大的parquet文件读取到多个分区？). pandas文档 描述列的分区జజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజజ pyarrow文档介绍了如何编写多行组。. 使用pandas DataFrame .to_parquet 方法，我可以接口写多个行组的能力，还是说它总是写到一个分区？ 如果可以，怎么做？
虽然数据集很小(目前只有3GB)，但我希望 读入多个分区 以便后续使用dask处理将使用多个内核（我可以重新分区，但这会产生额外的开销）（我以后可能会处理一些10s的GB的数据集，虽然还是很小，但对RAM来说太大）。
您可以简单地提供关键字参数 row_group_size 当使用pyarrow时。请注意，pyarrow是默认的引擎。
df.to_parquet("filename.parquet", row_group_size=500, engine="pyarrow")