首先,我们将 CSV 文件转换为 Parquet 文件;我们禁用压缩,因此我们正在与 CSV 进行更多的苹果对苹果的比较。当然,如果您是第一个生成文件的人,则不需要转换步骤,您可以直接将数据写入 Parquet。 importpandasaspd df = pd.read_csv("large.csv")df.to_parquet("large.parquet", compression=None) 现在我们的数据...
for chunk in pd.read_parquet('large_file.parquet', engine='pyarrow', chunksize=chunk_size): process(chunk) # 处理每个数据块 8.使用 Parquet 文件作为数据库的数据交换格式 Parquet 文件也常用于大数据平台和数据库间的数据交换格式。例如,可以将 Parquet 文件从数据库中导出,供其他系统或用户进行分析。 #...
其他数据格式:Pandas 还支持其他一些数据格式,例如,可以使用 read_feather 读取Feather 格式的数据,使用 read_parquet 读取Parquet 格式的数据,使用 read_pickle 读取pickle 格式的数据,等等。 在处理这些数据时,Pandas 提供了大量的选项用于处理数据的不同特性,例如处理缺失数据、设置数据类型、解析日期、处理编码问题等。
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...
Pandas 支持通过 to_parquet() 和read_parquet() 方法进行 Parquet 格式的数据读写。 数据预处理和清洗: 在处理大数据之前,进行数据预处理和清洗是必要的步骤,包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。 示例代码(处理缺失值): python df_cleaned = df.dropna(subset=['important_column']) 性能优化设置...
When reading partitioned Parquet data, Pandasread_parquettreats each file within the directory as a separate DataFrame, and then it concatenates them into one large DataFrame. Here’s how you can read this partitioned data: import pandas as pd ...
read_parquet("mypath/myfile.parquet", engine="pyarrow") df = df.convert_dtypes(dtype_backend="pyarrow") len(df[df.full_path.str.endswith("90_WW") ]) Issue Description On large datasets (24 million rows) getting "pyarrow.lib.ArrowInvalid: offset overflow while concatenating arrays error" ...
Function36 read_parquet() Help on function read_parquet in module pandas.io.parquet:read_parquet(path, engine: 'str' = 'auto', columns=None, storage_options: 'StorageOptions' = None, use_nullable_dtypes: 'bool' = False, **kwargs)Load a parquet object from the file path, returning a ...
Fix: Add to_pandas_kwargs to read_parquet for PyArrow engine Jun 12, 2024 scripts Add low-level create_dataframe_from_blocks helper function (pandas-de… Apr 16, 2024 tooling/debug DEPS: Use ipython run_cell instead of run_code; remove pytest-asyncio (… Nov 7, 2023 typings TYP: update...
df = pd.read_sql_query(query, conn) print(df.head()) 通过在SQL查询中进行数据过滤,可以显著减少传输的数据量,提升从数据库读取数据的效率。 7.缓存与数据持久化 当需要反复读取相同的数据时,将数据持久化或使用缓存机制能够显著提高效率。Pandas支持将数据保存为feather或parquet格式,这些格式读写速度比CSV快...