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
这会保存到 内的多个 parquet 文件save_dir,其中每个子 DataFrame 的行数是chunksize. 根据您的数据类型和列数,您可以调整此设置以使文件达到所需的大小。 Ran*_*nty7 另一种选择是使用partition_cols以下选项pyarrow.parquet.write_to_dataset(): importpyarrow.parquetaspqimportnumpyasnp# df is your datafram...
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:...
您应该改用pq.write_to_dataset。 import pandas as pd import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq df = pd.DataFrame(yourData) table = pa.Table.from_pandas(df) pq.write_to_dataset( table, root_path='output.parquet', partition_cols=['partone', 'parttwo'], ) 有关详细信息,请参阅...
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 DataFrame - to_parquet() function: The to_parquet() function is used to write a DataFrame to the binary parquet format.
将pandas DataFrame转换为Arrow的Table格式; 使用pq.write_table方法将Table写入为Parquet文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parquet_file = pq.ParquetFile('output.parquet') data = parquet_file.read().to_pandas() print(data) 3. 对数据进行操作 代码语言:javascript 代码运行次数:...
importpandasaspd# Write a Pandas DataFrame into a CSV file in your Lakehouse# Replace LAKEHOUSE_PATH and FILENAME with your own valuesdf.to_csv("/LAKEHOUSE_PATH/Files/FILENAME.csv") 读取Parquet 文件中的数据 Python importpandasaspd# Read a Parquet file from your Lakehouse into a Pandas DataFra...
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'], ...