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 p
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()) 1. 2. 3. 4. 5. 跨技术栈交互 PyArrowPandasUserPyArrowPandasUserrequest to load Parquet filecall to read_parquet() functionreturn Dat...
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...
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,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...
Parquet_FilePandasPythonUserParquet_FilePandasPythonUser导入库调用 read_parquet读取数据返回数据返回 DataFrame显示数据 结论 通过上述示例,我们可以得出使用 Python 解析 Parquet 文件的基本流程。利用pandas和pyarrow库,我们可以轻松地处理大规模数据集,进行各种复杂的分析操作。无论是在数据科学研究,还是在生产环境中,对...
然后,你可以使用pandas的read_parquet函数来读取Parquet文件。以下是一个基本的例子: 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...
读取parquet文件的两种方法 直接读取为pandas的dataframe对象,但是速度慢。 def read_parquet_to_dataframe(file_path): df=pd.read_parquet(file_path) print(df) 所以改为读取为生成器的方式,提高效率,减
使用spark.read.parquet()读取Parquet文件。 调用df.schema.json()获取schema的JSON表示。 frompyspark.sqlimportSparkSession # 初始化SparkSession spark=SparkSession.builder.appName("ReadParquetSchema").getOrCreate() # 读取Parquet文件 parquet_file_path="path/to/your/parquet/file.parquet" ...
在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊。从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1、安装anaconda环境。 2、安装hdfs3。 conda install hdfs3 ...
File Footer 当所有的row groups写到外部流中,并在关闭文件之前,Parquet writer将会在文件的末尾加上footer。 Footer包含了文件的schema(列名字和对应的类型)和关于每一个row group的细节(总的大小,行数,最大最小值,每一列的null值数量)。注意这些列的统计信息是row group级别的,而不是文件级别的。