在Python中读取Feather文件,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的库: 为了读取Feather文件,你需要导入pandas库和pyarrow库。pandas库提供了对Feather格式的支持,而pyarrow库是读取Feather文件所必需的底层库。 python import pandas as pd import pyarrow.feather as fea
pandas 如何在python上读取feather文件你可以使用下面的代码来读取feather文件，并将它们连接到一个 ...
append(pd.read_feather(path)) else: feature_datasets.append(pd.read_feather(path).loc[index]) gc.collect() # check if all of feature dataset share the same index index = feature_datasets[0].index for feature_dataset in feature_datasets[1:]: pandas.testing.assert_index_equal(index, ...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
这是官方文档对pandas的dataframe数据的各种读写方式的比较,feather可以算是测试里面表现最强劲的。难能可贵的是,R、Julia、python均可以解析feather,可以说是3种语言之间进行交互的强力工具了,读写速度一流。 这里建议不要使用pandas自带的to_feather 和 read_feather,有坑,版本兼容性的问题,直接使用feather自带的api...
4.feather操作方式 原生feather方式与pandas操作方式类似,速度也差不多。 保存 feather.write_dataframe(df,'data2.feather') 加载 df = feather.read_dataframe('data2.feather') 5.csv VS feather 写入速度对比 # 导入时间模块importtime# 1.传统csv方式start = time.time() ...
df = pd.read_sql_query(query, conn) print(df.head()) 通过在SQL查询中进行数据过滤,可以显著减少传输的数据量,提升从数据库读取数据的效率。 7.缓存与数据持久化 当需要反复读取相同的数据时,将数据持久化或使用缓存机制能够显著提高效率。Pandas支持将数据保存为feather或parquet格式,这些格式读写速度比CSV快...
read_msgpack #二进制编码的pandas数据 read_pickle #读取python pickle格式中存储的任意对象 read_sas #读取存储于SAS系统自定义格式的SAS数据集 read_sql #读取数据库中的数据 read_stata #读取Stata文件格式的数据集 read_feather #读取Feather二进制文件 ...
Feather 文件:使用pd.read_feather()导入 Feather 文件中的数据。 Parquet 文件:使用pd.read_parquet()导入 Parquet 文件中的数据。 Msgpack 文件:使用pd.read_msgpack()导入 Msgpack 文件中的数据。 Pandas 常用数据导出 CSV 文件:使用to_csv()方法将数据导出到逗号分隔值文件。
读取Feather 文件非常简单,我们依然使用pandas。 #从 Feather 文件读取数据到 DataFramedf_loaded=pd.read_feather('people.feather')# 打印读取的数据print(df_loaded) 1. 2. 3. 4. 5. 在这段代码中,使用pd.read_feather方法从 ‘people.feather’ 文件中读取数据,并将其加载到新的 DataFrame 中。然后打印出...