如何使用Python中的read_parquet()函数读取压缩的Parquet文件

在Python中，可以使用pandas库的read_parquet()函数来读取压缩的Parquet文件。Parquet是一种高效的列式存储格式，常用于大规模数据集。

read_parquet()函数的基本语法如下：

pandas.read_parquet(path, engine='auto', columns=None, compression='snappy', **kwargs)

参数说明：

- path：文件路径或URL。

- engine：指定用于读取Parquet文件的引擎。默认值为auto，会自动选择合适的引擎。

- columns：指定要读取的列。默认为None，表示读取所有列。

- compression：指定Parquet文件的压缩算法。默认为snappy。

为了使用read_parquet()函数读取压缩的Parquet文件，需要首先安装所需的库。使用以下命令安装pandas库：

pip install pandas

下面是一个读取压缩Parquet文件的示例：

import pandas as pd

# 读取压缩的Parquet文件
df = pd.read_parquet('compressed.parquet')

# 打印数据框的前几行
print(df.head())

在这个示例中，我们使用read_parquet()函数读取名为compressed.parquet的压缩的Parquet文件。通过调用head()函数，我们可以打印数据框的前几行。

需要注意的是，此示例假设在当前工作目录中存在compressed.parquet文件。如果文件不在当前工作目录中，需要提供完整的文件路径。

如果Parquet文件使用了除snappy之外的压缩算法，可以使用compression参数来指定压缩算法。例如，可以将compression='gzip'传递到read_parquet()函数来读取使用Gzip压缩的Parquet文件：

df = pd.read_parquet('compressed.parquet', compression='gzip')

在读取Parquet文件时，还可以使用其他选项和参数来进一步控制读取过程。有关详细信息，可以参考pandas库的文档。