原文:pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_parquet.html pandas.read_parquet(path, engine='auto', columns=None, storage_options=None, use_nullable_dtypes=_NoDefault.no_default, dtype_backend=_NoDefault.no_default, filesystem=None, filters=None, **kwargs) 从文件路径加载 parquet 对象...
a,,,12-31-2019, ...: 3,4.5,False,b,6,7.5,True,a,12-31-2019, ...: """ ...: In [32]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype_backend="numpy_nullable", parse_dates=["i"]) In [33]: df Out[33]: a b c d e f g h i j 0 1 2.5 True a <NA> <NA> <NA> <...
dtype_backend: 描述: 指定用于数据类型的后端。这个参数允许您选择不同的数据类型后端来处理 DataFrame 中的数据类型,特别是在处理大型数据集或需要更高性能的情况下。目前支持的后端有 numpy 和pyarrow。 类型: 字符串 默认值: None,表示使用默认的 numpy 后端 可选值: numpy: 使用 NumPy 作为数据类型后端。 pya...
storage_options=None:用于云存储的参数字典。 dtype_backend=<no_default>:指定数据类型后端。 engine_kwargs=None:传递给引擎的额外参数字典。 本文以runoob_pandas_data.xlsx为例,你可以下载 runoob_pandas_data.xlsx来测试。 实例 importpandasaspd # 读取 data.xlsx 文件 df=pd.read_excel('runoob_pandas_data...
还有几个非 IO 读取器函数也可以使用 dtype_backend 参数返回 PyArrow 支持的数据,包括: to_numeric() DataFrame.convert_dtypes() Series.convert_dtypes() 数据结构集成 一个Series、Index或DataFrame的列可以直接由一个类似于 NumPy 数组的pyarrow.ChunkedArray支持,要从主要的 pandas���据结构构造这些...
import pandas as pd pd.options.mode.dtype_backend = 'pyarrow' pd.read_csv("file_name.csv", engine='pyarrow', use_nullable_dtypes=True)速度对比 根据官方的介绍我们都知道，使用Arrow主要就是提高了速度，那么我们来做一个简单的测试：使用NumPy和PyArrow的读取相同的CSV文件，比较两者的差异。%%time # ...
dtype_backend{“numpy_nullable”, “pyarrow”},默认为 NumPy 支持的 DataFrames。要使用的 dtype_backend,例如 DataFrame 是否应具有 NumPy 数组,当设置“numpy_nullable”时,所有具有可为空实现的 dtype 都使用可为空 dtype,如果设置“pyarrow”,则所有 dtype 都使用 pyarrow。
dtype_backend=<no_default> engine_kwargs=None 写入excel 表格 有时候我们需要把DataFrame输出到excel表格进行存储,可以使用下面这些方式操作。 (1)使用pandas的to_excel方法 这是最直接的方法,可以直接使用to_excel函数将DataFrame保存为Excel文件: # 创建一个示例 DataFrame ...
dtype_backend=<no_default>:指定数据类型后端。 engine_kwargs=None:传递给引擎的额外参数字典。 本文以 runoob_pandas_data.xlsx 为例,下载链接:https://static.jyshare.com/download/runoob_pandas_data.xlsx import pandas as pd # 读取 data.xlsx 文件 ...
dtype: int64[pyarrow] 可以看到,现在dtype参数已经是Arrow了。数据类型也变为了int64[pyarrow],而不是我们在使用Numpy时的int64。 我们还可以默认设置Arrow import pandas as pd pd.options.mode.dtype_backend = 'pyarrow' 这是RC版本,在未来中还很有可能发生变化,比如想使用PyArrow读取CSV,则必须使用下面的代码。