【python】pyarrow.parquet+pandas：读取及使用parquet文件

文章目录

• 一、前言
• • 1. 所需的库
  • 2. 终端指令
  • 二、pyarrow.parquet
  • • 1. 读取Parquet文件
    • 2. 写入Parquet文件
    • 3. 对数据进行操作
    • 4. 导出数据为csv
    • 三、实战
    • • 1. 简单读取
      • 2. 数据操作（分割feature）
      • 3. 迭代方式来处理Parquet文件
      • 4. 读取同一文件夹下多个parquet文件

          Parquet是一种用于列式存储和压缩数据的文件格式，广泛应用于大数据处理和分析中。Python提供了多个库来处理Parquet文件，例如pyarrow和fastparquet。

          本文将介绍如何使用pyarrow.parquet+pandas库操作Parquet文件。

        一、前言

        1. 所需的库

        import pyarrow.parquet as pqimport pandas as pd

          pyarrow.parquet模块，可以读取和写入Parquet文件，以及进行一系列与Parquet格式相关的操作。例如，可以使用该模块读取Parquet文件中的数据，并转换为pandas DataFrame来进行进一步的分析和处理。同时，也可以使用这个模块将DataFrame的数据保存为Parquet格式。

        2. 终端指令

        conda create -n DL python==3.11

        conda activate DL

        conda install pyarrow

        或

        pip install pyarrow

        二、pyarrow.parquet

          当使用pyarrow.parquet模块时，通常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。以下是一些常见的使用方法：

        1. 读取Parquet文件

        import pyarrow.parquet as pqparquet_file = pq.ParquetFile('file.parquet')data = parquet_file.read().to_pandas()

        • 使用pq.ParquetFile打开Parquet文件；
        • 使用read().to_pandas()方法将文件中的数据读取为pandas DataFrame。

          2. 写入Parquet文件

          import pandas as pdimport pyarrow as paimport pyarrow.parquet as pqdf = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})table = pa.Table.from_pandas(df)pq.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。

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

            3. 对数据进行操作

            import pyarrow.parquet as pq# 读取Parquet文件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print(filtered_data)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

            import pyarrow.parquet as pqimport pandas as pdparquet_file = pq.ParquetFile('output.parquet')data = parquet_file.read().to_pandas()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

            1. 简单读取

            import pyarrow.parquet as pqimport pandas as pdparquet_file = pq.ParquetFile('./train_parquet/part-00014-918feee1-1ad5-4b08-8876-4364cc996930-c000.snappy.parquet')data = parquet_file.read().to_pandas()df = pd.DataFrame(data)csv_path = './data2.csv'df.to_csv(csv_path)print(f'数据已保存到 {csv_path}')

            关于PyCharm调试操作可参照：PyCharm基础调试功能详解

            点击右侧蓝色的View as DataFrame

              如图所示，feature在同一个格内，导出为：

            注意看，省略号...位置真的就是省略号字符，没有数字，即

            [0.27058824 0.         0.05882353 ... 0.47843137 0.36862745 0.97647059]

            2. 数据操作（分割feature）

            import pyarrow.parquet as pqimport pandas as pdparquet_file = pq.ParquetFile('./train_parquet/part-00014-918feee1-1ad5-4b08-8876-4364cc996930-c000.snappy.parquet')data = parquet_file.read().to_pandas()# 将feature列中的列表拆分成单独的特征值split_features = data['feature'].apply(lambda x: pd.Series(x))# 将拆分后的特征添加到DataFrame中data = pd.concat([data, split_features], axis=1)print(data.head(2))# 删除原始的feature列data = data.drop('feature', axis=1)# 保存到csv文件csv_path = './data1.csv'data.to_csv(csv_path, index=False)print(f'数据已保存到 {csv_path}')

            • 调试打开：
            • excel打开：
            • 文件大小对比

              部分内容援引自博客：使用python打开parquet文件

              3. 迭代方式来处理Parquet文件

                如果Parquet文件非常大，可能会占用大量的内存。在处理大型数据时，建议使用迭代的方式来处理Parquet文件，以减少内存的占用。以下是一种更加内存友好的方式来处理Parquet文件：

              import pyarrow.parquet as pqimport pandas as pdimport timestart_time = time.time()  # 记录开始时间# 使用迭代器迭代读取Parquet文件中的数据data_iterator = pq.ParquetFile(    './train_parquet/part-00014-918feee1-1ad5-4b08-8876-4364cc996930-c000.snappy.parquet').iter_batches(batch_size=100)# 初始化空的DataFrame用于存储数据data = pd.DataFrame()# 逐批读取数据并进行处理for batch in data_iterator:    # 将RecordBatch转换为Pandas DataFrame    df_batch = batch.to_pandas()    # 将feature列中的列表拆分成单独的特征值    split_features = df_batch['feature'].apply(lambda x: pd.Series(x))    # 将拆分后的特征添加到DataFrame中    df_batch = pd.concat([df_batch, split_features], axis=1)    # 将处理后的数据追加到DataFrame中    data = data._append(df_batch, ignore_index=True)# 删除原始的feature列data = data.drop('feature', axis=1)# 保存到csv文件csv_path = './data3.csv'data.to_csv(csv_path, index=False)end_time = time.time()  # 记录结束时间print(f'数据已保存到 {csv_path}')print(f'总运行时间: {end_time - start_time} 秒')

              输出：

              数据已保存到 ./data3.csv总运行时间: 4.251184940338135 秒

              4. 读取同一文件夹下多个parquet文件

              import osimport pyarrow.parquet as pqimport pandas as pdimport timestart_time = time.time()  # 记录开始时间folder_path = './train_parquet/'parquet_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.parquet')]# 初始化空的DataFrame用于存储数据data = pd.DataFrame()# 逐个读取Parquet文件中的数据并进行处理for file in parquet_files:    file_path = os.path.join(folder_path, file)    data_iterator = pq.ParquetFile(file_path).iter_batches(batch_size=1024)    for batch in data_iterator:        # 将RecordBatch转换为Pandas DataFrame        df_batch = batch.to_pandas()        # 将feature列中的列表拆分成单独的特征值        split_features = df_batch['feature'].apply(lambda x: pd.Series(x))        # 将拆分后的特征添加到DataFrame中        df_batch = pd.concat([df_batch, split_features], axis=1)        # 将处理后的数据追加到DataFrame中        data = data._append(df_batch, ignore_index=True)# 删除原始的feature列data = data.drop('feature', axis=1)# 保存到csv文件csv_path = './data.csv'data.to_csv(csv_path, index=False)end_time = time.time()  # 记录结束时间print(f'数据已保存到 {csv_path}')print(f'总运行时间: {end_time - start_time} 秒')