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。

腾讯云提供了适用于数据处理和分析的云计算产品，例如腾讯云数据仓库CDW、腾讯云数据湖DLake、腾讯云数据集成服务Data Integration等。这些产品可以帮助用户在云端高效地进行数据处理和分析工作。具体产品介绍和链接如下：

腾讯云数据仓库CDW：腾讯云数据仓库（Cloud Data Warehouse，CDW）是一种高性能、弹性扩展的云端数据仓库服务，提供PB级数据存储和秒级查询性能。CDW支持Spark SQL，可以方便地进行数据处理和分析工作。了解更多：腾讯云数据仓库CDW
腾讯云数据湖DLake：腾讯云数据湖（Data Lake，DLake）是一种高性能、低成本的云端数据湖服务，提供PB级数据存储和多种计算引擎的支持。DLake支持Spark，可以进行大规模数据处理和分析。了解更多：腾讯云数据湖DLake
腾讯云数据集成服务Data Integration：腾讯云数据集成服务（Data Integration）是一种可靠、高效的数据集成平台，提供多种数据源的连接和数据转换功能。Data Integration支持Spark，可以进行数据处理和分析任务。了解更多：腾讯云数据集成服务Data Integration

通过使用这些腾讯云的数据处理和分析产品，您可以在云计算环境中高效地进行数据处理和分析工作，并充分利用repartition等操作来优化数据处理过程。