})# 保存为 Parquet 格式df.to_parquet("data.parquet", engine="pyarrow")# 或 engine="fastparquet" 读取Parquet df_read = pd.read_parquet("data.parquet", engine="pyarrow")print(df_read) 使用PyArrow 读取和写入 pyarrow是 Apache Arrow 生态系统的一部分,提供了强大的 Parquet 支持。 写入Parquet imp...
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()方法将其转换为 pandas DataFrame。 当你打印出DataFrame的内容时,你将看到以下内容: Languages Users Dynamic 1 Python 10000 True 2 Ruby 5000 True 3 C++ 8000 False 从上面的输出中您...
然后,我们使用pq.write_table()函数将PyArrow Table写入Parquet文件。 读取Parquet文件 接下来,我们来看一下如何使用Python读取Parquet文件。下面是一个示例代码: importpyarrow.parquetaspq# 从Parquet文件中读取数据table=pq.read_table('data.parquet')# 将PyArrow Table转换为Pandas DataFramedf=table.to_pandas()# ...
打开parquet 文件进行读取。 然后使用iter_batches增量读回行块(您也可以传递要从文件中读取的特定列以节省 IO/CPU)。 然后你可以进一步改造每pa.RecordBatch一个iter_batches。完成第一批的转换后,您可以获得其架构并创建一个新的ParquetWriter。 对于每个转换后的批次调用write_table。您必须先将其转换为pa.Table....
python写的parquet文件 文件 python 引入 程序运行过程中产生的数据会保存到内存中,如果想要永久保存下来,就必须将数据存放在硬盘上,应用程序如果想要操作计算机的硬件就必须通过操作系统,文件就是操作系统提供给应用程序来操作硬盘的虚拟概念,应用程序操作文件就是向操作系统发送调用,由操作系统完成对硬盘的操作。
write_table(table, 'output.parquet') 将pandas DataFrame转换为Arrow的Table格式; 使用pq.write_table方法将Table写入为Parquet文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parquet_file = pq.ParquetFile('output.parquet') data = parquet_file.read().to_pandas() print(data) 3. 对数据...
在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊。从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1、安装anaconda环境。 2、安装hdfs3。 conda install hdfs3 ...
现在,此数据使用 write_table 以 parquet 格式写入。 写入 parquet 文件时,write_table() 函数包含几个参数来控制不同的设置。 data_page_size - 此参数调节列块中编码数据页的大致数量。 目前,1MB 是默认值。 flavor - 这提供特定于 Apache Spark Parquet 消费者的兼容性设置,例如 spark。
问以内存高效的方式从python的流中创建Parquet文件EN1、python文件读写的方式 文件读写就是一种常见的IO...
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。