如何在 Python 中读写 Parquet 文件
Parquet 是一种列式存储格式，专门用于大规模数据处理。它提供了高效的压缩和列存储，使得处理大规模数据变得更加容易和高效。Python 提供了多种方式读写 Parquet 文件，本文将对其中两种常见的方式进行详细介绍。
- 使用 PyArrow 库读写 Parquet 文件
PyArrow 是一个支持多种数据格式的 Python 库，其中包括了对 Parquet 文件格式的支持。在使用 PyArrow 读写 Parquet 文件之前，需要安装 PyArrow 库并将其导入。通过以下代码可以进行安装和导入：
!pip install pyarrow
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
首先，我们需要将一个 Pandas DataFrame 写入一个 Parquet 文件，可以通过以下代码实现：
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'example.parquet')
以上代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，将其转换为 PyArrow 中的 Table，然后使用 pq.write_table 将其写入 Parquet 文件中。
接下来，我们可以读取刚才创建的 Parquet 文件，并将其中的数据转换为 Pandas DataFrame：
table = pq.read_table('example.parquet')
df = table.to_pandas()
print(df)
通过以上代码，我们可以得到写入文件的 DataFrame：
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
2 Charlie 35 M
需要注意的是，在使用 PyArrow 读写 Parquet 文件时，需要注意数据类型的兼容性问题。例如，在以 UTF-8 编码保存字符串时，需要将其转换为 PyArrow 中的 StringType。可以通过以下代码进行转换：
df['name'] = pa.array(df['name'], pa.string())
- 使用 Fastparquet 库读写 Parquet 文件
Fastparquet 是另一个 Python 库，用于读写 Parquet 文件。与 PyArrow 不同的是，Fastparquet 主要使用 Python 原生代码实现，因此在某些情况下可能会更适合某些用户的需求。在使用 Fastparquet 读写 Parquet 文件之前，需要安装 Fastparquet 并将其导入：
!pip install fastparquet
from fastparquet import write, ParquetFile
同样，我们可以根据一个 DataFrame 创建一个 Parquet 文件：
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
write('example.parquet', df)
接下来，我们可以读取刚才写入的 Parquet 文件，并将其中的数据转换为 Pandas DataFrame：
pf = ParquetFile('example.parquet')
df = pf.to_pandas()
print(df)
在使用 Fastparquet 读写 Parquet 文件时，同样需要注意数据类型的兼容性问题。例如，在保存字符串时，默认使用了独有的枚举值进行编码，因此某些数据类型可能需要手动调整。可以通过以下代码对一个字符串列进行转换：
pf.write(df, file=outfile,compression='GZIP',
object_encoding={
'name': 'UTF8',
})
需要注意的是，在写入和读取 Parquet 文件时，推荐使用 gzip 等压缩算法对文件进行压缩，这可以极大地减小文件的大小，提高处理速度。
总结
本文介绍了在 Python 中读写 Parquet 文件的两种常见方法，分别是使用 PyArrow 和 Fastparquet。在使用这些方法时，需要注意数据类型的兼容性问题，同时推荐使用 gzip 等压缩算法对文件进行压缩，以提高处理速度。
