python 读取parquet format 文心快码BaiduComate 在Python中读取Parquet格式的文件,通常可以使用pandas库或者pyarrow库。以下是一个详细的步骤说明,包含代码片段: 导入必要的Python库: 为了读取Parquet文件,你需要导入pandas库。如果Parquet文件是使用pyarrow或fastparquet引擎存储的,你
[pandas.read_parquet() - pandas官方文档]( [What is Parquet File Format? - Apache Parquet官方文档](
原理分析:Parquet文件格式( File Format)文件格式: Block(HDFS块):指的是HDFS中的一个块,对于描述这种文件格式,其含义不变。该文件格式设计得能够在HDFS上良好运作。 文件(File):一个必须包含文件元数据的HDFS文件。实际上,它不需要包含数据本身。 行组(Row group):数据在行方向的逻辑分区。对于行组,没有保证其...
Parquet文件格式( File Format) 详细的文件格式参考文档:https://parquet.apache.org/docs/file-format/ Block(HDFS块):指的是HDFS中的一个块,对于描述这种文件格式,其含义不变。该文件格式设计得能够在HDFS上良好运作。 文件(File):一个必须包含文件元数据的HDFS文件。实际上,它不需要包含数据本身。 行组(Row ...
file.close() # 删除文件打开后占用的内存 del file # 删除文件对象的内存 1. 2. 由于python垃圾回收机制,我们无需考虑删除文件对象这一步,但是在操作完文件之后必须要关闭文件,就是f.close(),否则在电脑上不停的打开文件而不关闭,电脑的内存迟早会被用尽,尽管如此,可能还会有粗心的小伙伴忘记关闭文件,python为...
fastparquet is a python implementation of theparquet format, aiming integrate into python-based big data work-flows. It is used implicitly by the projects Dask, Pandas and intake-parquet. We offer a high degree of support for the features of the parquet format, and very competitive performance,...
<pyarrow._parquet.FileMetaData object at 0x145220990> created_by: parquet-cpp-arrow version 6.0.1 num_columns: 10 num_rows: 40000 num_row_groups: 1 format_version: 1.0 serialized_size: 5979 统计当前文件下parquet文件数据总行数 from pathlib import Path import pyarrow.parquet as pq file = Pa...
[3] Wes McKinney, Extreme IO performance with parallel Apache Parquet in Python (2017) [4] Michael Berk, Demystifying the Parquet File Format (2022) [5] fastparquet源代码GitHub仓库 原文标题: I spent 8 hours learning Parquet. Here’s whatI discovered...
fastparquet is a python implementation of theparquet format, aiming integrate into python-based big data work-flows. It is used implicitly by the projects Dask, Pandas and intake-parquet. We offer a high degree of support for the features of the parquet format, and very competitive performance,...
### file meta data ### created_by: SLS version 1 num_columns: 14 num_rows: 4661 num_row_groups: 1 format_version: 1.0 serialized_size: 2345 ### Columns ### remote_addr body_bytes_sent time_local request_method request_uri http_user_agent remote_user request_time request_length http...