在不使用Spark的情况下从拼图中读取特定列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经安装了适当的拼图库和依赖项。拼图是一个用于处理大规模数据集的Python库，可以通过pip安装。
2. 导入所需的拼图库和其他必要的Python库。

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

1. 使用pq.read_table()函数从拼图文件中读取数据。

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

1. 将读取的数据转换为拼图表格格式。

df = table.to_pandas()

1. 从表格中选择特定的列。

specific_columns = df[['column1', 'column2', 'column3']]

1. 如果需要，可以将选择的列保存到新的拼图文件中。

new_table = pa.Table.from_pandas(specific_columns)
pq.write_table(new_table, 'path_to_new_parquet_file.parquet')

这样，你就可以在不使用Spark的情况下从拼图中读取特定列了。

拼图（PyArrow）是一个跨语言的列式内存存储格式，它提供了高效的数据压缩和快速的数据读写能力。拼图广泛应用于大数据处理、数据分析和机器学习等领域。

腾讯云相关产品推荐：

• 腾讯云对象存储（COS）：提供高可靠性、低成本的云存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云数据万象（CI）：提供图像处理和存储能力，支持图像格式转换、智能裁剪、水印添加等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ci
• 腾讯云数据湖分析（DLA）：提供高性能、弹性扩展的数据湖分析服务，支持数据查询、数据分析和数据可视化等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/dla

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。