这里,'path/to/your/file.parquet'应替换为你的Parquet文件的实际路径。read_parquet函数将读取Parquet文件,并将其内容加载到一个DataFrame对象中,你可以像操作常规pandas DataFrame一样来操作它。三、优化读取性能对于大规模的Parquet文件,你可能需要优化读取性能。以下是一些建议: 使用适当的
python import pandas as pd # 读取Parquet文件 data = pd.read_parquet('path/to/your/file.parquet') # 显示数据的前几行 print(data.head()) 在上面的代码中,将'path/to/your/file.parquet'替换为你的Parquet文件的实际路径。read_parquet函数将读取Parquet文件,并将其内容加载到一个DataFrame对象中,你可...
将pandas DataFrame转换为Arrow的Table格式; 使用pq.write_table方法将Table写入为Parquet文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parquet_file = pq.ParquetFile('output.parquet') data = parquet_file.read().to_pandas() print(data) 3. 对数据进行操作 代码语言:javascript 代码运行次数:...
importpandasaspd# 导入pandas以处理数据 1. 步骤3:读取Parquet文件 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...
在这个例子中,我们使用了pandas库的read_parquet()函数来读取Parquet文件。该函数将返回一个DataFrame对象,其中包含Parquet文件中的数据。通过打印df.head(),您可以查看前5行数据以了解文件的内容。如果您想按行迭代DataFrame并访问每一列的数据,可以使用以下代码: for index, row in df.iterrows(): print(row) 在...
下面通过cuDF和Pandas的对比,来看看它们分别在数据input、groupby、join、apply等常规数据操作上的速度差异。 测试的数据集大概1GB,几百万行。 首先是导入数据: import cudf import pandas as pd import time # 数据加载 start = time.time() pdf = pd.read_csv('test/2019-Dec.csv') pdf2 = pd.read_csv...
!pip install pandas pyarrow 1. 然后在代码中导入这两个库: importpandasaspdimportpyarrow.parquetaspq 1. 2. 2. 读取Parquet文件 使用pandas或pyarrow库可以读取Parquet文件。下面是使用pandas库读取Parquet文件的示例代码: df=pd.read_parquet('example.parquet') ...
read_parquet(path: str, columns: Optional[List[str]] = None, index_col: Optional[List[str]] = None, pandas_metadata: bool = False, **options: Any) → pyspark.pandas.frame.DataFrame从文件路径加载 parquet 对象,返回 DataFrame。参数: path:string 文件路径 columns:列表,默认=无 如果不是 ...
fastparquet是 Pandas 和 Dask 生态系统的一部分,专注于高效处理 Parquet。 写入Parquet importfastparquet df.to_parquet("data_fastparquet.parquet", engine="fastparquet") 读取Parquet df_read = pd.read_parquet("data_fastparquet.parquet", engine="fastparquet")print(df_read) ...
"Pandas": [2, 4] "PyArrow": [3, 3] "Dask": [4, 2] "Fastparquet": [2, 2] 集成步骤 在加载 Parquet 文件时,我们需要调用相关的接口。以下是一个简单的读取示例: importpandasaspd# 读取 Parquet 文件df=pd.read_parquet('data.parquet')print(df.head()) ...