pandas是一个流行的Python数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中,df.to_parquet是pandas中的一个方法,用于将DataFrame对象写入Parquet文件格式。 Parquet是一种列式存储格式,适用于大规模数据处理和分析。相比于传统的行式存储格式,Parquet具有更高的压缩率和更快的读取速度,特别适用于大型数据集
1. 读取Parquet文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pyarrow.parquet as pq parquet_file = pq.ParquetFile('file.parquet') data = parquet_file.read().to_pandas() 使用pq.ParquetFile打开Parquet文件; 使用read().to_pandas()方法将文件中的数据读取为pandas DataFrame。 2. 写...
if file_name.endswith('.csv') : df.to_csv(file_name, index= False, compression= compression) elif file_name.endswith('.parquet') : df.to_parquet(file_name, compression= compression) elif file_name.endswith('.pickle') : df.to_pickle(file_name, compression= compression) elif file_name...
Pandas DataFrame - to_parquet() function: The to_parquet() function is used to write a DataFrame to the binary parquet format.
这里,'path/to/your/file.parquet'应替换为你的Parquet文件的实际路径。read_parquet函数将读取Parquet文件,并将其内容加载到一个DataFrame对象中,你可以像操作常规pandas DataFrame一样来操作它。三、优化读取性能对于大规模的Parquet文件,你可能需要优化读取性能。以下是一些建议: 使用适当的引擎:pandas支持多种Parquet引...
对Parquet 文件进行分区 Parquet 支持根据一个或多个列的值对数据进行分区。 In [629]: df = pd.DataFrame({"a": [0, 0, 1, 1], "b": [0, 1, 0, 1]})In [630]: df.to_parquet(path="test", engine="pyarrow", partition_cols=["a"], compression=None) ...
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。
然后运行该函数并将结果存储在另一个Pandas Dataframe中。 test_case= [ ['df.csv','infer'], ['df.csv','gzip'], ['df.pickle','infer'], ['df.pickle','gzip'], ['df.parquet','snappy'], ['df.parquet','gzip'], ['df.orc','default'], ...
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pand...
然后运行该函数并将结果存储在另一个Pandas Dataframe中。 test_case= [ ['df.csv','infer'], ['df.csv','gzip'], ['df.pickle','infer'], ['df.pickle','gzip'], ['df.parquet','snappy'], ['df.parquet','gzip'], ['df.orc','default'], ...