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: 使用适当的引擎:pandas支持多种Parquet引...
方法一:使用pandas库 导入所需的库: python import pandas as pd 读取Parquet文件: python df = pd.read_parquet('your_file.parquet') 这里,'your_file.parquet'是你要读取的Parquet文件的路径。 (可选)检查读取的数据是否正确: python print(df.head()) 这将打印出DataFrame的前5行数据,以便你检查读取...
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:...
首先,确保已经安装了pandas和pyarrow库。您可以使用以下命令来安装这些库: pip install pandas pyarrow 接下来,使用以下代码来读取Parquet文件并获取每一行每一列的数据: import pandas as pd # 读取Parquet文件 df = pd.read_parquet('file.parquet') # 打印前5行数据以查看内容 print(df.head()) 在这个例子中...
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()) ...
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...
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) ...
!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') ...
非常清晰,所以 pandas 已经封装的非常好了,你根本不需要理解 Parquet 文件的原理,直接用就完事了。 然后我们来读取: importpandasaspd df = pd.read_parquet("test.parquet.gz", engine="pyarrow")print(df)""" p3 p1 p2 0 86 a X 1 72 a X ...
importpandasaspd 1. 然后,我们可以使用pd.read_parquet函数来读取Parquet文件。这个函数接受一个文件路径作为参数,并返回一个包含文件数据的DataFrame对象。以下是一个示例: 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...