Python Dask是一个用于并行计算的灵活库,它可以帮助我们处理大规模数据集。而to_parquet是Dask的一个方法,用于将数据集保存为Parquet格式的文件。 Parquet是一种列式存储格式,它具有高效的压缩率和查询性能,适用于大规模数据处理和分析。通过将数据保存为Parquet格式,可以减少存储空间占用,并提高数据读取和处理的
>>>name_function =lambdax:f"data-{x}.parquet">>>df.to_parquet('/path/to/output/', name_function=name_function) 将导致创建以下文件: /path/to/output/ ├── data-0.parquet ├── data-1.parquet ├── data-2.parquet └── ......
DataFrame.to_parquet(path=None, engine='auto', compression='snappy', index=None, partition_cols=None, storage_options=None, **kwargs) 将DataFrame 写入二进制拼花格式。 此函数将数据帧写入 parquet 文件。您可以选择不同的镶木 floor 后端,并可以选择压缩。有关详细信息,请参阅用户指南。 参数: path:...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_parquet方法的使用。 原文地址:...
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_parquet方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.to_parquet函数方法的使用...
DataFrame(data, dtype="string[pyarrow]") # Write to parquets using schema schema = pa.schema([pa.field("c", pa.string())]) df_v0.to_parquet(path="df_v0.parquet", schema=schema) df_v1.to_parquet(path="df_v1.parquet", schema=schema) Issue Description Writing to a parquet file...
Parquet 格式: Parquet 格式可以有效地存储 datetime 对象,并保留其格式和类型。 使用to_parquet方法保存: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_parquet('data.parquet') Feather 格式: Feather 格式也支持 datetime 对象,并保留其格式和类型。
df.iat[i_row, i_remove_col], df.iat[i_row, i_words_to_remove_col] ) ) return result 到处都有开销:访问 df 的单个值和使用 append 动态创建列表意味着这将是最慢的方法,我们将使用它作为比较基准。但我们希望不惜一切代价避免这种情况。
在上面的代码中,我们首先将JSON数据读取到一个列表中。然后,我们使用pandas库将列表转换为DataFrame对象。接下来,我们使用pyarrow库将DataFrame转换为Table对象。最后,我们使用pyarrow.parquet模块将Table写入Parquet文件。 流程图 下面是将JSON列表转换为Parquet文件的流程图: ...
df2.to_json df2.to_latex df2.to_markdown df2.to_numpy df2.to_parquet df2.to_period df2.to_pickle df2.to_records df2.to_sql df2.to_stata df2.to_string df2.to_timestamp df2.to_xarray 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们...