pandas 如何在python上读取feather文件你可以使用下面的代码来读取feather文件，并将它们连接到一个 Dataframe 中。从那里你可以分析数据。
read_feather(self._path_dir / 'covariates.feather') def train_test_split_customer(df, col_customer, test_size): tr, te = train_test_split(df[[col_customer]].drop_duplicates(), test_size=test_size) train = df.merge(tr, how='right', on=col_customer) test = df.merge(te, how='...
pandas.read_feather(path, columns=None, use_threads=True, storage_options=None) 参数:path:str,路径对象或类似文件的对象use_threads:布尔值,默认为True,是否使用多线程并行阅读。 train_data = pd.read_csv("train.csv") train_data = pd.read_feather("train.feather") 写 调用to_feather函数将读取...
使用to_feather()函数将切片后的DataFrame保存为Feather文件: 使用to_feather()函数将切片后的DataFrame保存为Feather文件: 以上就是在Pandas中使用CSV到Feather的切片行的完整步骤。通过这种方式,我们可以将CSV文件转换为Feather文件,并对数据进行行切片操作,以满足特定的需求。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云对象存储(COS)(...
pd.read_parquet() 当DataFrame超过3GB时,建议选择parquet。文件越大,feather和parquet的读写效率差距越不明显。 备注 在测试时遇见一个奇怪的现象,dataframe进行sort_values操作后,按不同的列排序导出的parquet占用的磁盘空间有极大差别,但读取速度相同,目前尚未定位问题。 苏什么来着 8 次咨询 5.0 西安交通大学 金融...
问pandas.read_feather得到了一个意外的参数n线程EN我尝试将数据存储为羽毛格式，但是在加载时我得到了...
read_feather #读取Feather二进制文件 #read_csv、read_table函数的参数,同时也适用于其他读取文件的函数。 path #表示需要读取的文件路径和文件名 sep或delimiter #用于对行中各字段进行拆分的字符序列或正则表达式 header #指定文件中第几行的数据为列名。默认为0(第一行),如果没有header行就应该设置为None ...
± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)%timeit df=pd.read_parquet("df")#480 ms ± 3.62 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)%timeit df=pd.read_feather("df.feather")#754 ms ± 8.31 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)def read...
("df")#480ms±3.62msperloop(mean±std.dev.of7runs,1loopeach)%timeitdf=pd.read_feather("df.feather")#754ms±8.31msperloop(mean±std.dev.of7runs,1loopeach)defread_table():dtf=dt.fread("df.csv")df=dtf.to_pandas()returndf%timeitdf=read_table()#869ms±29.8msperloop(mean±std.dev...
机器学习竞赛中，常用read_feather加速大数据读取，Feather相对于CSV有更快的性能。Google BigQuery的支持则通过pandas_gbq模块，可方便地从BigQuery获取数据。HDF5文件，Pandas的HDFStore用于高效存储和读取，使用HDFStore和read_hdf操作HDF5数据。压缩格式如gzip，可通过to_feather和read_feather实现数据压缩和解压...