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...
DataFrame.to_parquet(path=None, engine='auto', compression='snappy', index=None, partition_cols=None, storage_options=None, **kwargs) 将DataFrame 写入二进制拼花格式。 此函数将数据帧写入 parquet 文件。您可以选择不同的镶木 floor 后端,并可以选择压缩。有关详细信息,请参阅用户指南。 参数: path:...
Python pandas.DataFrame.to_parquet函数方法的使用 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...
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pand...
read().to_pandas() 使用pq.ParquetFile打开Parquet文件; 使用read().to_pandas()方法将文件中的数据读取为pandas DataFrame。 2. 写入Parquet文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq df = pd.DataFrame({'col1': ...
PandasDataFrame.to_parquetis a thin wrapper overtable = pa.Table.from_pandas(...)andpq.write_table(table, ...)(seepandas.parquet.py#L120), andpq.write_tabledoes not support编写分区数据集。您应该改用pq.write_to_dataset。 import pandas as pd ...
我试图在 python 中用 pandas concat() 两个镶木地板文件。 它可以工作,但是当我尝试写入数据框并将其保存到镶木地板文件时,它显示错误: ArrowInvalid: Casting from timestamp[ns] to timestamp[ms] would lose data: 我检查了文档。对于 pandas,它在写入 parquet 文件时默认使用 ms 中的时间戳语法。 conca...
步骤4:使用pandas写入 Parquet 文件 接下来,我们将使用pandas的to_parquet方法将 DataFrame 写入 Parquet 文件。下面是示例代码: df.to_parquet('people.parquet',engine='pyarrow',index=False)# 将 DataFrame 写入一个名为 'people.parquet' 的文件# engine 指定使用 pyarrow 来处理 Parquet 格式# index=False 表...
import pandas as pd # 读取 Parquet 文件(使用 pyarrow 或 fastparquet 引擎) df = pd.read_parquet('file.parquet', engine='pyarrow') 如果没有指定engine参数,pandas会自动选择可用的引擎。 3.写入 Parquet 文件 同样地,pandas提供了to_parquet()方法,可以将 DataFrame 数据写入 Parquet 文件: ...
有两种方法可以使用cuDF加速Pandas,一种是使用cuDF库,也是Python的第三方库,和Pandas API基本一致,只要用它来处理数据就可以基于GPU加速。 import cudf # 创建一个 GPU DataFrame df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) 其他代码 第二种是加载cudf.pandas 扩展程序来加速Pandas的源...