例如: >>> name_function = lambda x: f"data-{x}.parquet" >>> df.to_parquet('/path/to/output/', name_function=name_function) 将导致创建以下文件: /path/to/output/ ├── data-0.parquet ├── data-1.parquet ├── data-2.parquet └── ...相关...
DataFrame.to_parquet(path=None, engine='auto', compression='snappy', index=None, partition_cols=None, storage_options=None, **kwargs) 将DataFrame 写入二进制拼花格式。 此函数将数据帧写入 parquet 文件。您可以选择不同的镶木 floor 后端,并可以选择压缩。有关详细信息,请参阅用户指南。 参数: path:...
data为要写入数据列表. file = open(filename,'a') for i in range(len(data)): ...
DataFrame.to_parquet(**kwargs)[source] 将DataFrame写入二进制拼花格式。 该函数将数据帧作为parquet file写入。您可以选择不同的parquet后端,并可以选择压缩。有关更多详细信息,请参见用户指南。 参数: path :str或file-like object 如果是字符串,则在编写分区数据集时将其用作根目录路径。 通过类文件对象,我们...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_parquet方法的使用。
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中...
Python pandas.DataFrame.to_parquet函数方法的使用,Pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
压缩列可以通过Pandas库中的to_parquet函数来实现。to_parquet函数可以将DataFrame对象保存为Parquet文件格式,Parquet文件格式支持对列进行压缩。在保存DataFrame时,可以指定需要进行压缩的列,Pandas会自动选择合适的压缩算法进行压缩。 压缩列的优势包括: 节省存储空间:通过使用压缩算法,可以大幅度减少数据在磁盘上的存储空间...
要直接使用dask实现这一点，可以使用filesystem_spec项目中的the MemoryFileSystem。你需要将这个类添加到...
Pandas DataFrame - to_parquet() function: The to_parquet() function is used to write a DataFrame to the binary parquet format.