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。 Python pandas.DataFrame.to_parquet...
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...
1. 准备Parquet文件 首先,确保你已经有一个Parquet文件可以用于读取。你可以使用Pandas库来创建一个测试数据集并保存为Parquet格式的文件。 # 创建测试数据集importpandasaspd data={'A':[1,2,3,4],'B':['apple','banana','cherry','date']}df=pd.DataFrame(data)# 保存为Parquet文件df.to_parquet('test...
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: data.columns=['new_column1','new_column2','new_column3'] 1. 步骤三:保存新的parquet文件 最后,我们可以使用to_parquet()函数将修改后的DataFrame保存为新的parquet文件: data.to_parquet('ou...
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,…...
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,...
如何在不设置 Hadoop 或 Spark 等集群计算基础设施的情况下将中等大小的 Parquet 数据集读入内存中的 Pandas DataFrame?这只是我想在笔记本电脑上使用简单的 Python 脚本读取内存中的少量数据。数据不驻留在 HDF...
#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。
可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可以根据指定的列将两个DataFrames进行合并,并且可以选择只保留特定的列。 下面是一个示例代码: ```python impor...
# 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....