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Python fastparquet
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关于fastparquet 相关联的Python项目和问题：
最新问答
我在已经安装了python（3.6）和anaconda的EC2服务器中安装了以下模块：
敏捷
皮亚罗
s3fs系列
快速拼花地板
除了fastparquet，其他一切都是进口的。当我尝试导入fas ...
已阅读: n次
我试图在谷歌colab中读取更大尺寸（40-400MB）的拼花地板文件。
我发现一个错误，它说：
46 raise ValueError("engine must be one of 'pyarro ...
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经过一番搜索，我没有找到fastparquet和pyarrow的完全比较。
我发现了这个博客post（速度的基本比较）。
还有一个github discussion，它声称用fastparquet创建 ...
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拼花文件格式允许数据分区。
还有一个最近的项目fastparquet，它提供了python实现。问题是，如果在两个不同的python进程中有两个具有相同模式的数据帧，是否有可能将它们并行存储在parq ...
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我有一个文件，每行有一个JSON。下面是一个示例：
{
"product": {
"id": "abcdef",
"price": 19.99,
...
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![运行时错误：解压缩“SNAPPY”不可用。选项：['BROTLI'，'GZIP'，'UNCOMPRESSED']（错误只发生在.py中，而不发生在.ipython中）](/media/tags/static/images/16.png)
我在尝试使用fastparquet读取拼花文件时遇到了标题中的错误，代码如下：
from fastparquet import ParquetFile
pf = ParquetFile(myfile. ...
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我知道Pandas可以使用不同的后端对拼花文件进行读写：pyarrow和fastparquet。
我有一个带有Intel发行版的Conda发行版，“它可以工作”：我可以使用pandas.DataFra ...
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如果数据集有一列包含大量二进制数据（例如图像或声波数据），那么计算该列的最小/最大统计信息在计算和存储需求方面都会变得非常昂贵，尽管这是完全无用的（按范围查询这些值显然没有意义）。你知道吗
这会导致大 ...
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我有一个非常长时间运行的作业要读入一个数据集，这个数据集在US状态上有一个自然的、逻辑的分区。我已经用fastparquet（使用pd.write_拼花地板). 在
我希望我的朋友能够在一个单独的分区 ...
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我正在将大量（100到1000）的拼花地板文件读入单个dask数据帧（单机，全部本地）。我意识到
files = ['file1.parq', 'file2.parq', ...]
ddf = dd. ...
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我们的拼花文件存储在aws S3桶中，并被snapy压缩。
我可以使用python fastparquet模块读取拼花文件的未压缩版本，但不能读取压缩版本。
这是我用于未压缩的代码
s3 = s3fs ...
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我使用python的datashader0.5.0包来绘制人口密度信息，通常遵循教程https://www.continuum.io/blog/developer-blog/analyzing-and ...
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最新项目
fastparquet是parquet
format的python实现，旨在集成
进入基于python的大数据工作流程。
并不是拼花格式的所有部分都已经实现或测试过了
请参阅下面链接的待办事项。话虽 ...
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