我正在尝试转换拼花到csv文件与pyarrow。
df = pd.read_parquet('test.parquet')
上面的代码可以很好地处理从github下载的示例拼图文件。
但是当我尝试处理实际的大拼图文件时,它给出了以下错误。
File "_parquet.pyx", line 734, in pyarrow._parquet.ParquetReader.read_all
File "error.pxi", line 79, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowIOError:
正如标题所述,我想通过使用pyarrow并写入几个拼图文件来按大小(或行组大小)对pyarrow表进行重新分区。 我已经查看了pyarrow文档,并确定了分区数据集章节,这似乎是一个方向。不幸的是,它表明可以按列内容进行分区,但不能按大小(或行组大小)进行分区。 那么,从一个表开始,我如何控制写入步骤,以便以受控的大小x MB写入多个文件?(或行组大小) import pandas as pd
import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
file = 'example.parquet
我拥有的数据是一种流数据。我想把它们存储到一个单独的拼图文件中。但是Pyarrow每次都会覆盖拼图文件。那么我该怎么做呢? 我试着不关闭写入器,但这似乎是不可能的,因为如果我不关闭它,那么我就无法读取这个文件。 包是这样的: import pyarrow.parquet as pp
import pyarrow as pa for name in ['LEE','LSY','asd','wer']:
writer=pq.ParquetWriter('d:/test.parquet', table.sche
我有一个PySpark表,其中的许多列都是VectorUDT类型的。这些列是使用PySpark中的OneHotEstimator函数创建的。 我可以将这个表写到拼图文件中,但是当我尝试使用PyArrow将这个表读回到Pandas时,我得到了这个异常: ArrowNotImplementedError: Currently only nesting with Lists is supported. 有什么办法可以绕过这个问题吗?我不希望将每个VectorUDT列拆分成各自的列。
因此,查看write_feather的文档,我应该能够编写一个箭头表,如下所示。 import pyarrow as pa
import pyarrow.feather as fe
fe.write_feather(
pa.Table.from_arrays([ pa.array([1,2,3]) ], names=['value']), 'file.feather'
) 但是我得到了以下错误: File "pyarrow/feather.py", line 89, in write
if not df.columns.is
使用pyarrow。我有一个由多个拼图文件组成的拼图数据集。如果文件之间的列不同,那么我会得到一个"ValueError: Schema in was different“。
有没有办法避免这种情况?这意味着我想要一个由文件组成的数据集,每个文件包含不同的列。
如果数据集的特定组件文件中没有列,我猜可以通过pyarrow将缺少的列的值填充为na来完成此操作。
谢谢
我正在用pandas和pyarrow从python字典列表中创建拼图文件。但获取空的nasted字典时出现以下错误。
Cannot write struct type 'subject' with no child field to Parquet. Consider adding a dummy child field
下面的代码。
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
data =[
{
"name":"david"
我有一个(scala/spark) DataFrame df,我想将它保存到拼图上,每个拼图文件大约128MB。根据该模式,我粗略地估计了一行的大小。我的策略是使用生成“超大”分区的值对数据帧进行重新分区。然后,我利用选项maxRecordsPerFile来获得我想要的拼图文件大小:
val countLines = df.count
val estimatedSize = countLines * 250 / (1024 * 1024) // one line is around 250 Bytes
val repartitionEstimate = (esti