s3_client = boto3.client('s3') obj = s3_client.get_object(Bucket=bucket, Key=key) return pd.read_parquet(io.BytesIO(obj['Body'].read()), **args) # Read multiple parquets from a folder on S3 generated by spark def pd_read_s3_multiple_parquets(filepath, bucket, s3=None, s3_cl...
File "/home/my_username/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pyarrow/parquet.py", line 502, in __init__ self.metadata_path) = _make_manifest(path_or_paths, self.fs) File "/home/my_username/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pyarrow/parquet.py", line 601, in _make_manifest .forma...
df.to_parquet("girl.parquet.gz",# 需要 pip install pyarrowengine="pyarrow",# 压缩方式,可选择:'snappy', 'gzip', 'brotli', None# 默认是 'snappy'compression="gzip",# 是否把 DataFrame 自带的索引写进去,默认写入# 但要注意的是,索引会以 range 对象的形式写入到元数据中# 因此不会占用太多空间,...
问用AWS读取存储在S3中的Parquet文件(Python3)ENParquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，...
python 写parquet python写parquet文件 楔子 随着大数据时代的发展,每天都要产生大量的数据,而存储这些数据不仅需要更多的机器,怎么存也是一个问题。因为数据不是存起来就完事了,我们还要对数据进行分析、统计,所以一个合理的数据格式也是非常重要的。 而随着数据种类的不同,我们也会选择不同的格式去存储。
import os from pathlib import Path import pandas as pd root = Path(os.path.abspath("")).parents[0] data = root/"data" df = pd.read_parquet(data/"daily_weather.parquet") df.info() 查看这个数据集的元数据。 如图所示,这个数据集含有13个字段。根据这次的项目目标,我打算使用其中的city_name...
importdask.dataframeasdd ddf = dd.read_parquet('s3://bucket/*.parquet', parse_dates=['timestamp']) 五、实战案例:电商活动分析 1. 用户行为时间聚类 fromsklearn.clusterimportKMeans# 提取小时特征 df['hour'] = df['timestamp'].dt.hour kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(df[['hour']])...
以下是一个完整的Python代码示例,可以读取S3存储桶中按时间排序的所有文件: 代码语言:txt 复制 import boto3 def get_sorted_files_from_s3_bucket(bucket_name): s3 = boto3.client('s3') response = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name) # 获取存储桶中所有对象 objects = response['Contents'] ...
Utilizing Pyarrow to Condense and Combine Parquet Files? Is it possible to append in Parquet format? How do I append a file in pandas to parquet? Is it possible to read parquetdataset from partition? How to read partitioned parquet from S3 using awswrangler?
pandas有一个内置的功能,read_html,它可以使用lxml和Beautiful Soup自动将HTML文件中的表格解析为DataFrame对象。为了进行展示,我从美国联邦存款保险公司下载了一个HTML文件(pandas文档中也使用过),它记录了银行倒闭的情况。首先,你需要安装read_html用到的库: conda install lxml pip install beautifulsoup4 html5lib ...