pandas 0.21 为Parquet 引入了新功能: import pandas as pd pd.read_parquet('example_pa.parquet', engine='pyarrow') 要么 import pandas as pd pd.read_parquet('example_fp.parquet', engine='fastparquet') 以上链接说明: 这些引擎非常相似,应该读取/写入几乎相同的镶木地板格式文件。这些库的不同之处...
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。
// The RDD is implicitly converted to a DataFrame by implicits, allowing it to be stored using Parquet. people.write.parquet("people.parquet") // Read in the parquet file created above. Parquet files are self-describing so the schema is preserved. // The result of loading a Parquet file...
fill_value])获取DataFrame和other的整数除法，逐元素执行（二进制运算符floordiv）。from...
DataFrame可以通过读txt,csv,json和parquet文件格式来创建。在本文的例子中,我们将使用.json格式的文件,你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text,csv,parquet文件格式。 #Creates a spark data frame called as raw_data. #JSON dataframe = sc.read.json('dataset/nyt2.json') ...
4、读取parquet文件创建DF注意:可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种df.write().mode(SaveMode.Overwrite)format("parquet").save("./sparksql/parquet");df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet");SaveMode指定文件保存时的模式。 Overwrite:覆盖 Append:追加...
peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.write.format("parquet").mode("append").partitionBy("age").saveAsTable("people") 17/10/07 00:58:18 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_2 stored as values in memory (estimated size 65.5 KB, free 338.2 KB) ...
read_stata 从Stata 文件格式中读取数据集 read_xml 从XML 文件中读取数据表 我将概述这些函数的机制,这些函数旨在将文本数据转换为 DataFrame。这些函数的可选参数可能属于几个类别: 索引 可以将一个或多个列视为返回的 DataFrame,并确定是否从文件、您提供的参数或根本不获取列名。 类型推断和数据转换 包括用户定...
Help on function read_parquet in module pandas.io.parquet:read_parquet(path, engine: 'str' = 'auto', columns=None, storage_options: 'StorageOptions' = None, use_nullable_dtypes: 'bool' = False, **kwargs)Load a parquet object from the file path, returning a DataFrame.Parameters---path ...
For most backends, Ibis works by compiling its dataframe expressions into SQL:>>> ibis.to_sql(g) SELECT "t1"."species", "t1"."island", "t1"."count" FROM ( SELECT "t0"."species", "t0"."island", COUNT(*) AS "count" FROM "penguins" AS "t0" GROUP BY 1, 2 ) AS "t1" ...