# 需要导入模块: import pyarrow [as 别名]# 或者: from pyarrow importparquet[as 别名]defvalidate_dataframe(df):ifnotisinstance(df, DataFrame):raiseValueError("to_parquet only supports IO with DataFrames")# must have value column names (strings only)ifdf.columns.inferred_typenotin{'string','uni...
尝试pyarrow.parquet.write_to_datasethttps://github.com/apache/arrow/blob/master/python/pyarrow/parqu...
目前的问题是对于一个超大parquet,内存不够把他读成pandas的dataframe,所以要用pyarrow来分割: importpyarrow.parquetaspq tb = pq.read_table('uint8.parquet') pq.write_to_dataset(tb, root_path='/some/path/predict_dataset',partition_cols=['columns to split']) 然后把分割后的小parquet,用pandas读成d...
用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这些原型，创建新的对象。 按照惯例，先讲故事。 我们都...
您将表另存为分区数据集，但阅读单个parquet文件。单个parquet文件只是数据集的一部分，因此不包含所有数据...
另一方面,每个 parquet 文件的大小最好在 20M 和 2GB 之间,所以,对于分钟线以上级别的数据,可以考虑按周或者更大的尺度写入一个文件。 这是磁盘文件结构示例: /tmp/pyarrow ├── 1d ├── 1m │ ├── 2023-12-27.parquet │ ├── 2023-12-28.parquet ...
我有一个 parquet 数据集存储在 s3 上,我想查询数据集中的特定行。我能够使用 petastorm 来做到这一点,但现在我只想使用 pyarrow 来做到这一点。 这是我的尝试: import pyarrow.parquet as pq import s3fs fs = s3fs.S3FileSystem() dataset = pq.ParquetDataset( 'analytics.xxx', filesystem=fs, validate_...
pyarrow.parquet.write_table(table_write, 'test.parquet') table_read = pyarrow.parquet.read_table('test.parquet') table_read.to_pandas() 输出数据帧与输入数据帧相同,因为它应该是:field 0 [{'a': 1}, {'a': 2}]查看完整回答反对 回复 2021-11-16 千...
pyarrow.parquet.read_table(source,columns=None,use_threads=True,metadata=None,use_pandas_metadata=False,memory_map=False,read_dictionary=None,filesystem=None,filters=None,buffer_size=0,partitioning='hive',use_legacy_dataset=False,ignore_prefixes=None) ...
import pyarrow.parquet as pq File "/Users/edward/opt/anaconda3/envs/cs235/lib/python3.9/site-packages/pyarrow/parquet/init.py", line 20, in from .core import * File "/Users/edward/opt/anaconda3/envs/cs235/lib/python3.9/site-packages/pyarrow/parquet/core.py", line 45, in ...