A parquet file is a column-oriented data file format that is designed to store the data efficiently. If you want to write the Pandas DataFrame to parquet (in binary format), the pandas.DataFrame.to_parquet() function is used. In this guide, we will discuss how to create a parquet file ...
df.to_parquet("myfile.parquet") # write out the df
将DataFrame保存为parquet文件: 代码语言:txt 复制 table = pa.Table.from_pandas(df) pq.write_table(table, 'filename.parquet') 请注意将'filename.parquet'替换为您希望保存的实际文件名。 这样,日期列与NAT(null)的数据就会以parquet格式保存到指定的文件中。
将数据作为 Parquet 文件写入 Python importpandasaspd# Write a Pandas DataFrame into a Parquet file in your Lakehouse# Replace LAKEHOUSE_PATH and FILENAME with your own valuesdf.to_parquet("/LAKEHOUSE_PATH/Files/FILENAME.parquet") 从Excel 文件读取数据 ...
字符串、路徑對象(實現 os.PathLike[str] )或 file-like 對象實現二進製 write() 函數。如果為 None,則結果以字節形式返回。如果是字符串或路徑,它將在寫入分區數據集時用作根目錄路徑。 以前這是“fname” engine:{‘auto’, ‘pyarrow’, ‘fastparquet’},默認 ‘auto’ 要使用的 Parquet 庫。如果‘auto...
DataFrame.to_parquet(**kwargs)[source] 将DataFrame写入二进制拼花格式。 该函数将数据帧作为parquet file写入。您可以选择不同的parquet后端,并可以选择压缩。有关更多详细信息,请参见用户指南。 参数: path :str或file-like object 如果是字符串,则在编写分区数据集时将其用作根目录路径。
pq.write_to_dataset( table=table, root_path=s3_file_name, filesystem=fs, preserve_index=False ) 这个过程可能要花费一些时间,取决于您的数据框大小和计算机资源。 总结 本文介绍了如何将Pandas数据框存储为Parquet格式,并将其存储到S3中。作为一种高效的列式存储格式,Parquet在处理大量数据时表现良好。S3作为...
使用pq.write_table方法将Table写入为Parquet文件。 代码语言:javascript 复制 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 复制 import pyarrow.parquet as pq # 读取Parquet文件 parquet_file = pq.ParquetFile...
然后追加，然后写回文件。示例代码假设使用pandas和数据适合内存，如果不适合，可以使用dask ...
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的存储和...