顺便说一下,arrow包的一大好用功能是数据分区读写,支持写出到 "parquet","feather", "arrow", "ipc", "csv", "tsv", "txt", "text" 文件。 比如,当前nyc对象是从按年-月分区读取进来的,可以选择列,再只按年分区写出到Parquet文件集: nyc|>select(vendor_name,passenger_count,year)|>write_dataset("...
duckdb.sql("SELECT 42").write_parquet("out.parquet") duckdb.sql("SELECT 42").write_csv("out.csv") 1. 2. 也可以使用COPY语法保存: duckdb.sql("COPY (SELECT 42) TO 'out.parquet'") 1. 将duckdb表持久化存储,还可以使用SQL语句的操作方式,只是这时需要创建连接: with duckdb.connect("file.db...
write_csv("out.csv") 也可以使用COPY语法保存: duckdb.sql("COPY (SELECT 42) TO 'out.parquet'") 将duckdb表持久化存储,还可以使用SQL语句的操作方式,只是这时需要创建连接: with duckdb.connect("file.db") as con: con.sql("CREATE TABLE test (i INTEGER)") con.sql("INSERT INTO test VALUES...
我发现的主要解决方案是将大量CSV结合在一起,然后立即将其写入表。这是插入时已知的开销的精神。我进行了速度测试,在其中我将200MB CSV的批量编号读入列表中,将它们组合在一起,将它们作为大型组合CSV写回磁盘,然后将其导入到我的DuckDB表中。我通过python进行了使用插入和复制的速度测试速度。 I测试的批量大小为...
CREATETABLEnetflix_top10ASSELECT*FROMread_csv_auto('path/to/your/file.csv'); To write data to a CSV file, use theCOPYcommand and specify the delimiter. For Parquet files, simply specify the file format: COPY./data/netflix_top10.csvTO'path/to/your/output/file.csv'WITH(FORMAT'CSV', ...
DuckDB默认自带的文件写出接口比较少,依旧是只针对csv、parquet等主流格式具有相应的write_parquet、write_csv可以直接导出文件,但是针对Python,DuckDB提供了多样化的数据转换接口,可以快捷高效地将计算结果转换为Python对象、pandas数据框、polars数据框、numpy数组等常用格式: ...
"path_to_downloaded_zip_file/2022/2022.csv" pedestrian_counts = pd.read_csv(data_url) # Display the first few rows of the dataframe print(pedestrian_counts.head()) # Create a DuckDB connection and write the DataFrame to a DuckDB table con = duckdb.connect(database=':memory:') con....
DuckDB数据库管理系统的R连接器说明说明书 Package‘duckdb’November28,2023 Title DBI Package for the DuckDB Database Management System Version0.9.2-1 Description The DuckDB project is an embedded analytical data management system with support for the Structured Query Language(SQL).This package includes...
DuckDB默认自带的文件写出接口比较少,依旧是只针对csv、parquet等主流格式具有相应的write_parquet()、write_csv()可以直接导出文件,但是针对Python,DuckDB提供了多样化的数据转换接口,可以快捷高效地将计算结果转换为Python对象、pandas数据框、polars数据框、numpy数组等常用格式: ...
DuckDB默认自带的文件写出接口比较少,依旧是只针对csv、parquet等主流格式具有相应的write_parquet()、write_csv()可以直接导出文件,但是针对Python,DuckDB提供了多样化的数据转换接口,可以快捷高效地将计算结果转换为Python对象、pandas数据框、polars数据框、numpy数组等常用格式: ...