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...
pip install pandas pyarrow 接下来,使用以下代码来读取Parquet文件并获取每一行每一列的数据: 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...
read().to_pandas() 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 复制 import pandas as pd import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ...
read_parquet(path: str, columns: Optional[List[str]] = None, index_col: Optional[List[str]] = None, pandas_metadata: bool = False, **options: Any) → pyspark.pandas.frame.DataFrame从文件路径加载 parquet 对象,返回 DataFrame。参数: path:string 文件路径 columns:列表,默认=无 如果不是 ...
Read a Pandas data frame, auto-detecting the file format based on filename suffix. The following file types are supported: CSV File has suffix ``.csv``, read with :py:func:`pandas.read_csv`. Parquet File has suffix ``.parquet``, ``.parq``, or ``.pq``, read with ...
importpandasaspdimportpyarrow.parquetaspq 1. 2. 步骤2:读取Parquet文件 在这一步中,我们将使用pandas库的read_parquet函数来读取Parquet文件并将其加载到一个DataFrame中。 df=pd.read_parquet('path/to/parquet_file.parquet') 1. 在上面的代码中,你需要将path/to/parquet_file.parquet替换为实际的Parquet文件...
使用Pandas库的read_parquet()函数可以轻松读取Parquet文件,以下是示例代码: import pandas as pd df = pd.read_parquet('example.parquet') print(df) 上述代码中,我们首先导入了Pandas库,然后使用read_parquet()函数读取了名为example.parquet的Parquet文件,并将结果存储在一个数据框中。最后我们将数据框打印出来。
importpandasaspdimportpyarrow.parquetaspq 1. 2. 2. 读取Parquet文件 使用pandas或pyarrow库可以读取Parquet文件。下面是使用pandas库读取Parquet文件的示例代码: df=pd.read_parquet('example.parquet') 1. 3. 显示数据 读取Parquet文件后,我们可以使用print()函数或head()方法来显示数据。下面是显示数据的示例代码...
importpyarrow.parquet as pq def read_parquet(filename: str) -> None: table = pq.read_table(filename) df = table.to_pandas() print(df) if__name__ =="__main__": read_parquet("languages.parquet") 在此示例中,您将 Parquet 文件读取为 pyarrow Table 格式,然后使用 Table 的to_pandas()...
api.parquet.read_table( path_or_handle, columns=columns, **kwargs ).to_pandas(**to_pandas_kwargs) 所以它通过pyarrow.parquet.readtable().to_pandas这个函数。 fastparquet引擎的读取函数如下: 这个方法对路径做了很多判断,但是核心的部分是如下代码: parquet_file=fastparquet.ParquetFile(path, **parquet...