总结的话,用户如果需要最大限度利用磁盘空间,应该优先选择Parquet (使用gzip或brotli压缩)或Feather(使用zstd压缩),因为这些格式 设计时就考虑了高效的存储和压缩。同时,调整compression参数到更高 压缩率的算法会更节省空间,尽管可能会稍微增加读写时间。 在保存Python pandas的DataFrame时,选择合适的格式
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。 原文地址:...
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。 原文地址:Python pandas.DataFrame.to_parquet函数方法的使用...
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的存储和...
df.to_parquet('data.parquet') Feather 格式: Feather 格式也支持 datetime 对象,并保留其格式和类型。 使用to_feather方法保存: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_feather('data.feather') Pickle 格式: Pickle 格式可以保存整个 DataFrame 对象,包括 datetime 格式。
Pandas DataFrame - to_parquet() function: The to_parquet() function is used to write a DataFrame to the binary parquet format.
Pandas 支持多种存储格式,在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。 创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。 import pandas as pd import random import string import numpy as np ...
s184012 changed the title BUG: BUG: DataFrame.to_parquet() throws an exception for when the dtype of an integer column is changed to 'category' using .astype() using pyarrow backend Apr 25, 2023 s184012 changed the title BUG: DataFrame.to_parquet() throws an exception for when the dt...
是否可以在写入 to_parquet 过程本身时转换类型?下面显示了一个虚拟示例。import pandas as pdimport numpy as npimport pyarrowdf = pd.DataFrame(np.random.randn(3000, 15000)) # make dummy data setdf.columns = [str(x) for x in list(df)] # make column names string for parquetdf[list(df.loc...
DataFrame({"a": [np.array([0.0])]}) df.to_parquet(engine="pyarrow") # Works df.to_parquet(engine="fastparquet") # Error Issue Description df.to_parquet with engine="fastparquet" raises an error as below when the DataFrame includes NumPy array values while engine="pyarrow" (default) ...