哪些网站比较容易做,南京前十名传媒广告公司,网站开发的一次性收益,wordpress实现中英文切换#x1f49d;#x1f49d;#x1f49d;欢迎来到我的博客#xff0c;很高兴能够在这里和您见面#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学… 欢迎来到我的博客很高兴能够在这里和您见面希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围不仅可以获得有趣的内容和知识也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航 檀越剑指大厂系列:全面总结 java 核心技术,jvm,并发编程 redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,typora 等数据库系列:详细总结了常用数据库 mysql 技术点,以及工作中遇到的 mysql 问题等新空间代码工作室:提供各种软件服务,承接各种毕业设计,毕业论文等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手不香吗?能用一个命令完成绝不用两个操作数据结构与算法系列:总结数据结构和算法,不同类型针对性训练,提升编程思维,剑指大厂 非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨ 博客目录 1.Parquet 文件简介2.环境准备3.读取 Parquet 文件4.数据清洗5.数据合并6.写入 Parquet 文件7.性能优化8.总结 在大数据时代数据的存储、处理和分析变得尤为重要。Parquet 作为一种高效的列存储格式被广泛应用于大数据处理框架中如 Apache Spark、Apache Hive 等。
1.Parquet 文件简介
Parquet 是一个开源的列存储格式它被设计用于支持复杂的嵌套数据结构同时提供高效的压缩和编码方案以优化存储空间和查询性能。Parquet 文件可以被多种数据处理工具读取和写入包括 Hadoop、Pig、Hive 等。
2.环境准备
在开始之前确保你的 Python 环境中已经安装了 Pandas 库和 pyarrow用于读写 Parquet 文件。如果尚未安装可以通过以下命令进行安装
pip install pandas pyarrowimport pandas as pdpath1 create_final_entities.parquetpath2 1111/create_final_entities.parquet# 读取Parquet文件
df1 pd.read_parquet(path1)
df2 pd.read_parquet(path2)# 修改df1中每一条记录的name字段首尾的引号
df1[name] df1[name].str.strip()
df1[type] df1[type].str.strip()
df1[description] df1[description].str.strip()# 合并两个DataFrame
df_combined pd.concat([df1, df2], ignore_indexTrue)# 定义新文件的路径
output_path 2222/create_final_entities.parquet# 将合并后的数据写入新的Parquet文件
df_combined.to_parquet(output_path)3.读取 Parquet 文件
在 Python 脚本中我们首先导入必要的库并定义 Parquet 文件的路径。使用pd.read_parquet()函数可以轻松读取 Parquet 文件到 DataFrame 对象中。示例中我们有两个 Parquet 文件分别存储在不同的路径下。
import pandas as pdpath1 create_final_entities.parquet
path2 1111/create_final_entities.parquetdf1 pd.read_parquet(path1)
df2 pd.read_parquet(path2)4.数据清洗
在实际的数据操作过程中经常需要对数据进行清洗以确保数据的质量和一致性。在本例中我们对df1中的name、type和description字段进行了清洗去除了字段值首尾的引号。
df1[name] df1[name].str.strip()
df1[type] df1[type].str.strip()
df1[description] df1[description].str.strip()5.数据合并
数据合并是数据分析中常见的操作之一。在本例中我们使用pd.concat()函数将两个 DataFrame 对象合并为一个新的 DataFrame。ignore_indexTrue参数确保合并后的 DataFrame 索引是连续的而不是重复的。
df_combined pd.concat([df1, df2], ignore_indexTrue)6.写入 Parquet 文件
完成数据合并后我们通常需要将结果保存到新的文件中。使用to_parquet()函数可以将 DataFrame 对象写入 Parquet 文件。在写入之前我们需要定义新文件的存储路径。
output_path 2222/create_final_entities.parquet
df_combined.to_parquet(output_path)7.性能优化
在处理大规模数据时性能是一个重要的考虑因素。Parquet 格式本身就提供了高效的压缩和编码方案但我们还可以通过以下方式进一步优化性能
选择合适的列进行读取如果只需要部分列可以在读取时指定列减少内存消耗。使用分区存储如果数据集很大可以考虑使用 Hive 或 Impala 等工具进行分区存储以优化查询性能。并行处理利用 Python 的多线程或多进程能力或者使用 Spark 等分布式计算框架进行并行处理。
8.总结
通过上述步骤我们展示了如何使用 Python 和 Pandas 库对 Parquet 文件进行高效的数据处理和合并。Parquet 文件格式以其高效的存储和查询性能在大数据处理领域中扮演着重要角色。掌握这些基本操作将有助于数据分析师和工程师在面对大规模数据集时更加高效地进行数据处理和分析工作。 觉得有用的话点个赞 呗。 ❤️❤️❤️本人水平有限如有纰漏欢迎各位大佬评论批评指正 如果觉得这篇文对你有帮助的话也请给个点赞、收藏下吧非常感谢! Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧
