read_parquet('path/to/your/file.parquet', engine='pyarrow') 调整内存使用:如果你的系统有足够的内存,你可以通过增加memory_map参数的值来提高读取性能。设置为True会使用内存映射文件,这通常比常规文件读取更快。例如: data = pd.read_parquet('path/to/your/file.parquet', memory_map=True) 并行读取:如果...
使用pandas的read_parquet函数可以读取Parquet文件。下面是如何使用这个函数的基本示例: # 读取Parquet文件并将其存储为DataFramedf=pd.read_parquet('your_file.parquet')# 显示DataFrame的前5行print(df.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 步骤4:使用参数调整读取方式 read_parquet函数有多个参数可以帮助你读取和处理数据。
pythonjson编程算法html5sqlite pandas.read_csv(filepath_or_buffer, na_values='NAN', parse_dates=['Last Update']) 从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象,na_vlaues用于设置缺失值形式,parse_dates用于将指定的列解析成时间日期格式。 dataframe.to_csv("xxx.csv", mode='a', header=False) 导出Da...
以下是打开Parquet文件、读取数据并进行显示的简单示例代码: importpandasaspd# 读取Parquet文件defread_parquet_file(file_path):# 使用pandas的read_parquet方法读取文件df=pd.read_parquet(file_path)returndf# 示例调用file_path='data/example.parquet'data_frame=read_parquet_file(file_path)# 显示数据的前5行p...
api.parquet.read_table( path_or_handle, columns=columns, **kwargs ).to_pandas(**to_pandas_kwargs) 所以它通过pyarrow.parquet.readtable().to_pandas这个函数。 fastparquet引擎的读取函数如下: 这个方法对路径做了很多判断,但是核心的部分是如下代码: parquet_file=fastparquet.ParquetFile(path, **parquet...
问在Python中获取parquet文件的模式EN本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 ...
读取parquet文件的两种方法 直接读取为pandas的dataframe对象,但是速度慢。 def read_parquet_to_dataframe(file_path): df=pd.read_parquet(file_path) print(df) 所以改为读取为生成器的方式,提高效率,减
pf = ParquetFile(var_1) 并得到: TypeError: a bytes-like object is required, not 'str' 2 import pyarrow.parquet as pq dataset = pq.ParquetDataset(var_1) 并得到: TypeError: not a path-like object 请注意,如何将 Parquet 文件读入 Pandas DataFrame 的解决方案?. 即pd.read_parquet(var_1, ...
1748 ) 1750 # Build dataset for splits 1751 keep_in_memory = ( 1752 keep_in_memory if keep_in_memory is not None else is_small_dataset(builder_instance.info.dataset_size) 1753 ) File /opt/conda/envs/venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py:814, in DatasetBuilder.download_...
尝试在 PySpark 中读取Parquet文件,但得到Py4JJavaError。我什至尝试从spark-shell读取它并且能够这样做。就在 Scala 而不是 PySpark 中工作的 Python API 而言,我无法理解我在这里做错了什么; spark = SparkSession.builder.master("local").appName("test-read").getOrCreate() ...