Parquet文件夹单个df数据框 - Python

Parquet是一种列式存储格式，最初由Apache Hadoop生态系统内的多个项目开发。Parquet对于大规模数据处理非常有用，因为它可以以高效的方式压缩大量数据，并且可以查询其中的特定列，而无需读取整个文件。在Python中，我们可以使用pandas库读取和写入Parquet文件，并使用pyarrow或fastparquet轻松创建具有高度压缩的Parquet文件。

读取Parquet文件夹中的单个DF数据框

要读取Parquet文件夹中的单个数据框，我们可以使用pandas的read_parquet()函数。以下是一个基本示例：

import pandas as pd

df = pd.read_parquet('/path/to/folder/my_data.parquet')
print(df.head())

上述代码会从名为my_data.parquet的Parquet文件中读取数据，然后将其存储在df变量中。您可以使用head()方法显示前几行的数据。

将DataFrame写入Parquet文件夹

要将pandas数据框写入Parquet文件夹，我们可以使用to_parquet()方法。以下是一个基本示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                   'col2': ['a', 'b', 'c']})
df.to_parquet('/path/to/folder/my_data.parquet')

上述代码会将名为my_data.parquet的新Parquet文件写入指定的文件夹。这里的数据框包含两列和三行，包括一个整数列col1和一个字符串列col2。

通过pyarrow将DataFrame写入Parquet文件夹

要使用pyarrow将pandas数据框写入Parquet文件夹，我们需要先将数据框转换为pyarrow.Table类型。下面是一个示例：

import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                   'col2': ['a', 'b', 'c']})

table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, '/path/to/folder/my_data.parquet')

上述代码将使用from_pandas()方法将数据框转换为pyarrow.Table类型，然后使用write_table()方法将该表写入Parquet文件夹。请注意，您必须导入pyarrow和pyarrow.parquet。

通过fastparquet将DataFrame写入Parquet文件夹

要使用fastparquet将pandas数据框写入Parquet文件夹，我们可以使用fastparquet.write()函数。以下是一个示例：

import pandas as pd
import fastparquet

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                   'col2': ['a', 'b', 'c']})

fastparquet.write('/path/to/folder/my_data.parquet', df)

上述代码将使用write()函数将数据框写入指定的Parquet文件夹。请注意，您必须导入fastparquet库。

以上是有关Parquet文件夹中单个DF数据框的介绍，可以使用pandas，pyarrow或fastparquet来读取和写入这些文件。 Parquet文件夹对于大数据处理非常有用，因为它可以帮助您高效地存储和查询列式数据。