pq_file = io.BytesIO(pq_bytes) df = pd.read_parquet(pq_file) 要将Pandas 数据框写入bytes对象: import pandas as pd df = pd.DataFrame() df.to_parquet() b'PAR1\x15\x04\x15\x00\x15\x02L\x15\x00\x15\x04\x12\x00\x00\x00&&\x1c\x15\x02\x195\x04\x00\x06\x19\x18\x11__index_l...
一般输出dataframe格式。 如：txt、csv、excel、json、剪切板、数据库、html、hdf、parquet、pickled文件、...
print(data) 2、写入YAML with open('output.yaml', 'w') as file: yaml.safe_dump(data, file) 十六、格式化二进制大数据 处理大数据时,二进制格式如Parquet和Avro非常常见。Python可以使用PyArrow库来处理这些数据。 1、读取和格式化Parquet import pyarrow.parquet as pq table = pq.read_table('data.parquet...
Py4JJavaError:调用 o26.parquet 时出错。 (读取 Parquet 文件) 尝试在 PySpark 中读取Parquet文件,但得到Py4JJavaError。我什至尝试从spark-shell读取它并且能够这样做。就在 Scala 而不是 PySpark 中工作的 Python API 而言,我无法理解我在这里做错了什么; spark = SparkSession.builder.master("local").appName...
CsvFile = os.listdir(source_path) 1. 先进行基于原文件列的内容的修改,再保存在新的csv中 将第二列的内容保存到 hist_column中,第一列的话采用row[0] with open(source_path+CsvFile[leng],'rt',encoding='utf-8') as histfile: hist_reader = csv.reader(histfile) ...
pd.read_parquet() 当DataFrame超过3GB时,建议选择parquet。文件越大,feather和parquet的读写效率差距越不明显。 备注 在测试时遇见一个奇怪的现象,dataframe进行sort_values操作后,按不同的列排序导出的parquet占用的磁盘空间有极大差别,但读取速度相同,目前尚未定位问题。 我是苏什么来着,在读Quant,欢迎关注我的专栏...
我有一个 parquet 数据集存储在 s3 上,我想查询数据集中的特定行。我能够使用 petastorm 来做到这一点,但现在我只想使用 pyarrow 来做到这一点。 这是我的尝试: import pyarrow.parquet as pq import s3fs fs = s3fs.S3FileSystem() dataset = pq.ParquetDataset( 'analytics.xxx', filesystem=fs, validate_...
read_parquet方法用于读取parquet文件。read_sas方法用于读取sas文件。read_stata方法用于读取stata文件。read_gbq方法用于读取google bigquery数据。5. 用于读写Excel文件的库包括xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings等。主要模块有：xlrd库用于从excel中读取数据，支持xls、xlsx。xlwt库用于对excel进行修改操作，不支持...
Pandas库提供了read_csv函数,可以通过指定chunksize参数来分批读取CSV文件。chunksize参数指定了每个批次包含的行数,Pandas将返回一个TextFileReader对象,我们可以对其进行迭代。 2.1 使用Pandas分批读取数据 以下是使用Pandas分批读取数据的示例: import pandas as pd ...
加载CSV 和 JSON 文件可能比 Parquet 更复杂,而其他自描述数据类型没有编码任何模式信息。Dask DataFrame 需要知道不同列的类型,以正确地序列化数据。默认情况下,Dask 将自动查看前几条记录并猜测每列的数据类型。这个过程称为模式推断,但它可能相当慢。 不幸的是,模式推断并不总是有效。例如,如果尝试从 https...