df=pd.read_parquet('path/to/parquet/file.parquet') 1. 在这个示例中,我们使用pd.read_parquet函数读取了一个名为file.parquet的Parquet文件,并将数据存储在df变量中。 处理Parquet数据 一旦我们成功读取了Parquet文件,我们就可以开始处理数据了。df变量是一个DataFrame对象,它提
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_parquet方法的使用。 原文地址:...
df.to_parquet('data.parquet') Feather 格式: Feather 格式也支持 datetime 对象,并保留其格式和类型。 使用to_feather方法保存: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_feather('data.feather') Pickle 格式: Pickle 格式可以保存整个 DataFrame 对象,包括 datetime 格式。 使用to_pickle方法保存...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中panda...
步骤一:读取parquet文件 首先,我们需要导入必要的库和模块: importpandasaspd 1. 然后,我们可以使用Pandas库中的read_parquet()函数来读取parquet文件: data=pd.read_parquet('input.parquet') 1. 步骤二:调整列名 我们可以通过修改DataFrame的columns属性来调整列名: ...
如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的索引。如果输入数据没有索引信息并且未提供索引,则默认为RangeIndex。 columns:索引或类似数组 用于生成结果帧时使用的列标签。如果数据没有列标签,则默认为RangeIndex(0, 1, 2,…...
#将Dask DataFrame保存为Parquet文件 dask_df.to_parquet("path/to/your/parquet/file.parquet")# 从Parkill文件中读取数据到Spark DataFrame spark_df=spark.read.parquet("path/to/your/parquet/file.par疏导") 这种方法可以更好地处理大型数据集,并且可以避免将整个数据集加载到内存中。
df.to_parquet("girl.parquet.gz",# 需要 pip install pyarrowengine="pyarrow",# 压缩方式,可选择:'snappy', 'gzip', 'brotli', None# 默认是 'snappy'compression="gzip",# 是否把 DataFrame 自带的索引写进去,默认写入# 但要注意的是,索引会以 range 对象的形式写入到元数据中# 因此不会占用太多空间,...
# 利用pandas生成示例数据文件 import numpy as np import pandas as pd generated_df = pd.DataFrame( { '类别': np.random.choice(list('ABCDEF'), 1000000), '数值': np.round(np.random.uniform(0, 1000000, 1000000), 3) } ) # 分别导出为csv、parquet格式 generated_df.to_csv('./demo_data....
# 利用pandas生成示例数据文件 import numpy as np import pandas as pd generated_df = pd.DataFrame( { '类别': np.random.choice(list('ABCDEF'), 1000000), '数值': np.round(np.random.uniform(0, 1000000, 1000000), 3) } ) # 分别导出为csv、parquet格式 generated_df.to_csv('./demo_data....