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,
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...
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...
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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: ...
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...
Parquet 和 Feather 格式会自动识别并解析 datetime 对象,无需额外操作。 pandas可以直接读取pd.read_parquet('data.parquet')。 Pickle 格式: 使用read_pickle方法读取:pd.read_pickle('data.pkl') 3. 使用 to_datetime 函数 如果你读取的数据中的日期时间列是字符串格式,可以使用to_datetime函数将其转换为 datet...
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...
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 ...
本文简要介绍 pyspark.pandas.DataFrame.to_parquet 的用法。用法:DataFrame.to_parquet(path: str, mode: str = 'w', partition_cols: Union[str, List[str], None] = None, compression: Optional[str] = None, index_col: Union[str, List[str], None] = None, **options: Any) → None...