Как прочитать parquet в Python: легкое руководство с emojis 📚🐍

Чтобы прочитать parquet файл в Python, вам понадобится использовать библиотеку pandas. Вот как это сделать:

import pandas as pd

# Прочитать parquet файл
df = pd.read_parquet('путь_к_файлу.parquet')

# Вывести содержимое
print(df.head())
    

В этом примере мы импортируем библиотеку pandas и используем функцию read_parquet для чтения parquet файла. Мы сохраняем данные в переменной df и выводим первые строки с помощью функции head.

Как прочитать Parquet-файл в Python

Parquet - это формат хранения данных колонок, который часто используется в системах Big Data. В данной статье мы рассмотрим, как прочитать Parquet-файл в Python с использованием библиотеки PyArrow.

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Перед тем как начать, убедитесь, что у вас установлена библиотека PyArrow. Вы можете установить ее с помощью следующей команды:

pip install pyarrow

Шаг 2: Импорт библиотек и чтение Parquet-файла

После установки библиотеки PyArrow вы можете приступить к чтению Parquet-файла. В начале программы импортируйте необходимые библиотеки:

import pyarrow.parquet as pq

Затем, используйте следующий код для чтения Parquet-файла:

table = pq.read_table('путь_к_файлу.parquet')

В данном примере мы использовали функцию `read_table()` из библиотеки PyArrow. Она читает Parquet-файл и возвращает объект `Table`, содержащий данные.

Шаг 3: Работа с данными Parquet-файла

После чтения Parquet-файла вы можете начать работу с его данными. Например, вы можете получить доступ к столбцам таблицы, выполнить фильтрацию или агрегацию данных.

Для доступа ко всем столбцам таблицы, используйте метод `to_pandas()`, чтобы преобразовать объект `Table` в DataFrame библиотеки pandas:

df = table.to_pandas()

Теперь у вас есть DataFrame `df`, с которым вы можете работать, используя функционал библиотеки pandas. Например, вы можете вывести первые 5 строк таблицы:

print(df.head())

Шаг 4: Завершение работы

После того как вы закончили работу с Parquet-файлом, рекомендуется закрыть все соединения и освободить ресурсы. Для этого используйте следующий код:

table = None
    df = None

Это очистит память и завершит работу с данными Parquet-файла.

Пример полного кода

import pyarrow.parquet as pq

    # Чтение Parquet-файла
    table = pq.read_table('путь_к_файлу.parquet')

    # Преобразование в DataFrame
    df = table.to_pandas()

    # Вывод первых 5 строк
    print(df.head())

    # Завершение работы
    table = None
    df = None