【python】pyarrow.parquet+pandas，读取及使用parquet文件，Python使用pyarrow.parquet和pandas读取及处理Parquet文件实战指南

摘要：，，使用Python的pyarrow.parquet和pandas库，可以轻松读取和使用Parquet文件。Parquet是一种列式存储格式，适用于大数据处理。通过pyarrow.parquet，可以高效读取Parquet文件数据，并结合pandas进行数据分析和处理。这一组合提供了快速的数据加载、查询和分析能力，适用于处理大规模数据集。

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1、所需的库

使用pyarrow.parquet模块处理Parquet文件时，通常需要导入以下库：

import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd

pyarrow.parquet模块提供了读取和写入Parquet文件的功能，以及一系列与Parquet格式相关的操作，也可以利用该模块将DataFrame的数据保存为Parquet格式。

2、终端指令

为了安装pyarrow库，可以使用以下终端指令：

conda create -n DL python==3.11
conda activate DL
conda install pyarrow

或者

pip install pyarrow

pyarrow.parquet操作指南

当使用pyarrow.parquet模块时，常见的操作包括读取和写入Parquet文件，以及对Parquet文件中的数据进行操作和转换，以下是一些常见用法：

1、读取Parquet文件

使用pyarrow.ParquetFile打开Parquet文件，然后使用read().to_pandas()方法将文件中的数据读取为pandas DataFrame，示例代码如下：

parquet_file = pq.ParquetFile('file.parquet')
data = parquet_file.read().to_pandas()

2、写入Parquet文件

将pandas DataFrame转换为Arrow的Table格式，然后使用pq.write_table方法将Table写入为Parquet文件，示例代码如下：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'output.parquet')

3、对数据进行操作

读取Parquet文件中的数据，然后对其进行筛选、转换等操作，示例代码如下：

parquet_file = pq.ParquetFile('output.parquet')
data = parquet_file.read().to_pandas()
对数据进行筛选和转换
filtered_data = data[data['col1'] > 1]  # 筛选出col1大于1的行
transformed_data = filtered_data.assign(col3=filtered_data['col1'] * 2)  # 添加一个新列col3，值为col1的两倍
打印处理后的数据
print(transformed_data)

4、导出数据为csv

将处理后的数据保存为csv文件，示例代码如下：

df = pd.DataFrame(data)
csv_path = './data.csv'
df.to_csv(csv_path)
print(f'数据已保存到 {csv_path}')

三 实战操作 ...........(后续部分按照您的实战内容继续编写)