df = pd.read_csv("large.csv")df.to_parquet("large.parquet", compression=None) 现在我们的数据存在于large.parquet中,再读取large.parquet看看读取时间 import pandas as pddf = pd.read_parquet("large.parquet", engine="fastparquet"
In [53]: df = pd.read_csv(data, engine="pyarrow") In [54]: df Out[54]: a b c012.5True134.5False 默认情况下,这些函数和所有其他 IO 读取器函数返回 NumPy 支持的数据。这些读取器可以通过指定参数dtype_backend="pyarrow"返回 PyArrow 支持的数据。读取器不需要设置engine="pyarrow"来必然返回 PyArr...
I have encountered an issue with theread_csv() function in pandas when using the pyarrow engine. Even when specifyingdtype=str, pure numeric strings are being converted to numeric type. Additionally, pure numeric strings starting with multiple zeros lose the leading zeros in the resulting DataFrame...
In [55]: import io In [56]: data = io.StringIO("""a,b,c,d,e,f,g,h,i ...: 1,2.5,True,a,,, ...: 3,4.5,False,b,6,7.5,True,a, ...: """) ...: In [57]: df_pyarrow = pd.read_csv(data, dtype_backend="pyarrow") In [58]: df_pyarrow.dtypes Out[58]: a in...
df.to_csv('data.csv', index=False) # 写入耗时:38.2秒 df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow') # 写入耗时:2.1秒 # 读取速度对比 %timeit pd.read_csv('data.csv') # 12.4秒 ± 568ms %timeit pd.read_parquet('data.parquet') # 0.73秒 ± 28ms ...
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 # Pandas + Numpy ...
df_pd = pd.read_csv("mydata.csv", engine="pyarrow") df_pd = df_pd[['id', 'date', 'office', 'sales']] df_pd = df_pd.query("office=='France'") # Polars filter df_pl = pl.read_csv('example.csv').filter( (pl.col('office') == 'France')) ...
read_csv的基本功能就是将csv文件转化为DataFrame或者是TextParser,还支持可选地将文件迭代或分解为块。 import numpy as npimport pandas as pddf_csv=pd.read_csv('user_info.csv') 二、参数说明和代码演示 以下为官方文档,文字实在是太多了推荐直接点目录看: ...
df = pd.read_csv('file.csv', sep=' ', header=None) 1. 在上面的示例中,我们将分隔符参数 sep 设置为空格,将 header 参数设置为 None,表示该文件没有列名。 除了上述两个常见的参数之外,Pandas 的 read_csv 函数还提供了许多其他可选参数: ...
使用pyarrow,所有功能都使用 Arrow dtypes:请注意 [pyarrow] 注释和不同类型的数据:int64、float64、字符串、时间戳和双精度: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.read_csv("data/hn.csv")df.info()# # RangeIndex:3885799entries,0to3885798# Datacolumns(total8columns):# # Column...