在PyArrow中，如何将表中的行追加到内存映射文件中？
在PyArrow中，可以使用pyarrow.ipc.RecordBatchStreamWriter类将表中的行追加到内存映射文件中。
具体步骤如下：
- 首先，需要创建一个内存映射文件，可以使用
pyarrow.ipc.new_file函数来创建。例如：
import pyarrow as pa
# 创建内存映射文件
mmap_file = pa.memory_map('path/to/file')- 接下来，需要创建一个
pyarrow.Schema对象来定义表的结构。例如：
# 定义表的结构
schema = pa.schema([
('column1', pa.int32()),
('column2', pa.string())
])- 然后，创建一个
pyarrow.ipc.RecordBatchStreamWriter对象，将表的结构和内存映射文件传递给它。例如：
# 创建RecordBatchStreamWriter对象
writer = pa.ipc.RecordBatchStreamWriter(mmap_file, schema)- 现在，可以将表中的行逐个追加到内存映射文件中。首先，将行数据转换为
pyarrow.RecordBatch对象，然后使用writer.write_batch方法将其写入内存映射文件。例如：
# 假设有一个名为table的表
for row in table:
# 将行数据转换为RecordBatch对象
record_batch = pa.RecordBatch.from_pandas(row, schema=schema)
# 将RecordBatch写入内存映射文件
writer.write_batch(record_batch)- 最后，记得关闭
RecordBatchStreamWriter对象以确保数据被正确写入内存映射文件。例如：
# 关闭RecordBatchStreamWriter对象
writer.close()以上就是在PyArrow中将表中的行追加到内存映射文件的方法。这种方法适用于需要高效地处理大量数据的场景，例如数据分析、机器学习等。
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1回答
正如您在下面的代码中所看到的，我在向保存在内存映射文件中的表添加新行时遇到了问题。我只想用新的行重写一次文件。
import pyarrow as pa
source = pa.memory_map(path, 'r')
table = pa.ipc.RecordBatchFileReader(source).read_all()
schema = pa.ipc.RecordBatchFileReader(source).schema
new_table = create_arrow_table(schema.names) #new table from pydict wit
浏览 83提问于2021-03-12得票数 0
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我的Apache管道的目标是从BigQuery中的表中获取数据，然后将其输出到一个拼花文件中。
我试图在Apache管道中使用 PTransform，它要求将schema作为pyarrow.Schema传递。
这部分代码将不同类型的模式从BigQuery映射到各种pyarrow模式：
data_type_mapping = {
'STRING': pyarrow.string(),
'BYTES': pyarrow.string(),
'INTEGER': pyarrow.int64(),
'INT64&#
浏览 3提问于2020-08-26得票数 0
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我有一个python程序，它以文件的形式读取一个拼图文件，并试图用它来构造一个pyarrow数据集。我可以使用以下方法将文件编辑器读入比罗罗表中：
import pyarrow.parquet as pq
table = pq.read_table(file_reader)
但是，将文件读取程序直接传递给数据集初始化程序会导致错误。这是有意义的，因为pyarrow文档显示ds.dataset函数不接受filereader作为数据源：
import pyarrow.dataset as ds
dataset = ds.dataset(file_reader)
浏览 8提问于2022-01-25得票数 0
我使用pyarrow来创建和分析具有生物信息的镶嵌板表格，我需要存储一些元数据，例如数据来自哪个样本，它是如何获得和处理的。
Parquet似乎支持，但我找不到如何通过pyarrow编写它。我能找到的最接近的是，但这似乎有点过分了，因为我的元数据对于文件中的所有行组都是相同的。
有没有办法用pyarrow编写文件范围内的Parquet元数据？
浏览 17提问于2018-09-01得票数 17
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我一直在测试Azure上的地板文件，而不是将数据加载到PostgreSQL表中，因为我对熊猫做了很多提取/转换步骤，并且可能很快就会发现火花。
是否有任何利弊使用吡箭打开csv文件而不是pd.read_csv？
我是否应该使用pyarrow来编写拼图文件而不是pd.to_parquet？
最终，我将存储原始文件(csv、json和xlsx)。我用熊猫或pyarrow阅读了这些文件，添加了一些元数据列，然后保存了一个经过改进/转换的拼花文件(星火风味，快速压缩)。然后，我用pyarrow (可能最终是Spark )读取这些转换后的文件，并执行一些聚合或其他的可视化操作(我可能会将
浏览 1提问于2019-09-15得票数 3
我知道“许多Arrow对象是不可变的:一旦构建，它们的逻辑属性就不能再改变了”()。在里有人说
Arrow C++中的表列可以分块，因此附加到表中是零拷贝操作，不需要简单的计算或内存分配。
但是，我无法在文档中找到如何将行附加到表中。pyarrow.concat_tables(tables, promote=False)也做了类似的事情，但据我所知，它产生了一个新的Table对象，而不是向现有的表对象中添加块。
我不确定这是操作是否可能/是否有意义(在这种情况下，我想知道如何操作)，或者不确定(在这种情况下，pyarrow.concat_tables正是我所需要的)。
类似的问题：
浏览 9提问于2022-03-10得票数 4
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在python和c++中读取相同的羽毛文件时，函数c++比我为c++使用的API执行得更好。当我进一步研究时，我发现主要的区别在于在python中，read_table() API使用了一个名为memory_map的标志(默认设置为true )。当我禁用此标志时，c++ API的性能比read_table()在python中表现得更好。现在，正如它所建议的，c++在默认情况下不是使用memory_mapping，而是为了提高性能，我想使用它。请建议我如何为c++ i使用内存映射，因为在c++可用的文档中找不到任何感兴趣的API。我使用的代码是-
#!/usr/bin/env python3
i
浏览 1提问于2021-06-11得票数 1
2回答
在我有5000000行的数据集中，我想在我的数据集中添加一个名为“嵌入”的列。
dataset = dataset.add_column('embeddings', embeddings)
变量嵌入是一个大小为(5000000,512)的numpy memmap数组。
但我知道这个错误：
ArrowInvalidTraceback (最近一次调用)在->1数据集=dataset.add_column(“嵌入”，嵌入)
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/datasets/arrow_dataset.py in wrapper(*
浏览 3提问于2021-11-22得票数 2
1回答
试图使用py箭头访问hdfs文件，但无法使其工作，下面是代码，非常感谢您提前。
[rxie@cedgedev03 code]$ python
Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:42:40)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Anaco
浏览 1提问于2018-10-28得票数 4
我正在尝试编辑一组用parquet编写的Spark文件。我使用Pyarrow将它们加载到Python中的Pyarrow数据格式中。其目标是用一些数据追加新行，并输出一组新的拼花文件。
我遇到的问题是日期/时间列，在加载python中的parquet文件后，该列显示为dtype('<M8[ns]'。在添加了新的时间行，并输出新的拼花文件后，我使用Athena查询这些文件。此时，本专栏中的值以+50975-10-19 00:00:00.000格式显示。正确的格式应该是2019-01-05 00:00:00.000
下面是python代码的一个片段，它显示了加载、编辑和输出这些
浏览 2提问于2019-09-05得票数 1
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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
浏览 36提问于2020-12-15得票数 1
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4回答
如何使用pyarrow向parquet文件追加/更新？
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
table2 = pd.DataFrame({'one': [-1, np.nan, 2.5], 'two': ['foo', 'bar', 'baz'], 'three': [True, False, True]})
table3 = pd.DataFrame({'six': [-
浏览 2提问于2017-11-05得票数 36
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我有一些其他格式的大文件(总计约7,000个，每个4GB )，我想使用pyarrow.parquet.write_to_dataset()进行快速查询，将它们存储到分区(单元)目录中。
目前，我正在使用以下过程遍历所有文件：
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
for each_file in file_list:
ndarray_temp = reader(each_file)
table_temp = pa.Table.from_arrays(ndarray_temp)
pq.write_to_dat
浏览 9提问于2021-02-05得票数 1
我正在寻找一种方法将PyArrow表转换为内存中的csv，这样我就可以将csv对象直接转储到数据库中。使用，可以在磁盘上创建csv文件，但在内存中是否可以创建csv对象？我很难理解这些文件。提前感谢您的帮助！
浏览 10提问于2022-06-01得票数 0
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我使用conda install pyarrow在通过Anaconda导航器启动的Spyder中安装py箭头。但是，在尝试保存羽毛格式的文件后，我收到了以下错误。
回溯(最近一次调用)：pyarrow.feather.write_feather(df )中的文件""，第1行，“/Users/omg/下载/testFeather.ftr”) AttributeError:模块'pyarrow‘没有属性’AttributeError‘
代码是
import pandas as pd
import pyarrow
tempArr = np.reshape(np.zeros(
浏览 0提问于2020-05-26得票数 0
我想知道是否有一种方法可以转换PyArrow表，而不需要将它们转换成熊猫、数据仓库或python对象。
现在，我正在使用类似于以下示例的东西，我认为这个示例不太有效(我省略了简洁的模式)：
import numpy as np
import pyarrow as pa
np.random.seed(1234) # For reproducibility
N, M = 3, 4
arrays = [pa.array(np.random.randint(0, 4, N)) for _ in range(M)]
names = [str(x) for x in range(M)]
table
浏览 2提问于2021-06-22得票数 1
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我跟随pyarrow data types for columns that have lists of dictionaries?创建了一个包含MapType列的箭头表。 import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
print(f'PyArrow Version = {pa.__version__}')
print(f'Pandas Version = {pd.__version__}')
df = pd.DataFrame({
'co
浏览 24提问于2020-09-27得票数 0
pyarrow中有没有办法读取由csv文件组成的分区数据集，这些文件的列名没有存储在第一行？
我试图做的本质上是：
from pyarrow import dataset as ds
from pyarrow import fs
filesystem = fs.HadoopFileSystem(host = 'my_host', port = 0, kerb_ticket = 'path_to_ticket_cache')
dataset = ds.dataset('path_to_my_dataset',filesystem = filesys
浏览 29提问于2021-03-11得票数 0
1回答
此函数返回int数组：
from pyspark.sql import functions as F
import pandas as pd
@F.pandas_udf('array<int>')
def pudf(x: pd.Series, y: pd.Series) -> pd.Series:
return pd.Series([[x, y]])
df = spark.createDataFrame([(5, 2), (6, 7)])
df = df.withColumn('out', pudf('_1',
浏览 10提问于2022-09-15得票数 1
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将PyArrow表创建为pyarrow.Table.from_pydict(d)，所有列都是字符串类型。
创建下面的架构对象，并将其用作pyarrow.Table.from_pydict(d, schema=s)，会导致以下错误：
pyarrow.lib.ArrowTypeError: object of type <class 'str'> cannot be converted to int
是否有方法在从字典创建的表中设置列类型？上下文正在写入Parquet文件。在Pandas中，类似的方法是df.astype(schema).dtypes。
1
schema
浏览 32提问于2022-02-12得票数 0
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我有一个数百万条记录SQL表，我计划使用py箭头库将它写入文件夹中的许多拼板文件。数据内容似乎太大，无法存储在一个单一的拼花文件。
但是，我似乎找不到一个API或参数，它允许我指定如下内容：
file_scheme="hive"
正如快速拼板python库所支持的那样。
下面是我的示例代码：
#!/usr/bin/python
import pyodbc
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
conn_str = 'UID=username;PWD=password
浏览 1提问于2017-11-25得票数 4
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我想受益于dask repartition功能，但没有满足请求的大小，并且生成了较小的文件。 import pandas as pd
import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import dask.dataframe as dd
file = 'example.parquet'
file_res_dd = 'example_res'
# Generate a random df and write it down as an input data file.
浏览 10提问于2020-12-15得票数 0
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1回答
为了解析更大的文件，我需要连续地在循环中写入大量的拼图文件。然而，这个任务消耗的内存似乎在每次迭代中都会增加，而我希望它保持不变(因为不应该在内存中附加任何内容)。这使得它很难扩展。
我已经添加了一个最小的可重现示例，它创建了10000个拼花和循环附加到它上面。
import resource
import random
import string
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
def id_generator(size=6, chars=string.ascii_uppercas
浏览 0提问于2018-10-27得票数 5
我正在尝试执行类似的操作，将S3存储桶中的文件列表读取到pyarrow表中。
如果我指定了文件名，我可以这样做：
from pyarrow.parquet import ParquetDataset
import s3fs
dataset = ParquetDataset(
"s3://path/to/file/myfile.snappy.parquet,
filesystem=s3fs.S3FileSystem(),
)
一切都像预期的那样工作。但是，如果我这样做了：
dataset = ParquetDataset(
"s3://path/to/fi
浏览 1提问于2019-10-31得票数 2
1回答
我已经搜索了Arrow文档，但是对于如何将通过pyarrow生成的羽毛文件读回到C++中并不是很清楚。
import pyarrow.feather as feather
feather.write_feather(df, 'test_file.feather')
这不是推荐的流程吗？看起来羽毛正在走向弃用的道路，取而代之的是拼图……
浏览 3提问于2019-10-29得票数 0
我有“旋转”格式的大型ish CSV文件:行和列是分类的，值是同构的数据类型。
有什么最好的方法(内存和计算效率)将这样的文件加载到具有“无轴”模式的pyarrow.Table中？换句话说，给定一个包含n行和m列的CSV文件，如何获得一个包含n*m行和一个列的pyarrow.Table？
就pandas而言，我想我想要pyarrow等价于pandas.DataFrame.melt()或.stack()。
例如..。
给出了CSV文件
item,A,B
item_0,0,0
item_1,370,1
item_2,43,0
我想要这个pyarrow.Table
item group
浏览 1提问于2022-03-28得票数 0
1回答
我有一个由分区的拼图文件组成的大型Impala数据库。我直接使用HDFS将一个Parquet分区复制到本地磁盘。此分区总共有15 of，由许多文件组成，每个文件大小为10MB。我正在尝试使用Pandas与Pyarrow引擎或Pyarrow直接读取，但它在内存中的大小使用了超过60‘t的RAM，并且它在使用所有内存之前不会读取整个数据集。内存使用量如此之大的原因可能是什么？
浏览 32提问于2019-02-02得票数 1
1回答
对Python / Pandas来说是全新的。显然，我无法下载pyarrow，所以我尝试使用熊猫集成来保存一个拼花文件。
我的代码是这样的：
我有一种叫做df的数据。这些数据是通过Panadas和朱庇特笔记本从MySQL连接器获得的。
我做了密码：
df.to_parquet
它把它转换成一块拼花，但是如何将这个拼板保存到我的本地光盘上呢？我什么都试过了，但似乎找不出办法。
浏览 0提问于2021-08-09得票数 0
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2回答
有没有可能读写拼花文件从一个文件夹到另一个文件夹在s3中，而不是转换成熊猫使用pyarrow。
下面是我的代码：
import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow as pa
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
bucket = 'demo-s3'
pd = pq.ParquetDataset('s3://{0}/old'.format(bucket), filesystem=s3).read(nthreads=4).to_pandas()
table = pa.Table.fro
浏览 1提问于2018-03-27得票数 5
2回答
提高在拼图文件中重写时间戳的性能
、、、、
由于我的数据消费者的一些限制，我需要“重写”一些拼图文件，以将纳秒精度的时间戳转换为毫秒精度的时间戳。 我已经实现了这一点，它是有效的，但我对它并不完全满意。 import pandas as pd
df = pd.read_parquet(
f's3://{bucket}/{key}', engine='pyarrow')
for col_name in df.columns:
if df[col_name].dtype == 'datetime64[ns]'
浏览 38提问于2019-06-04得票数 1
我正在尝试将镶木镶嵌表转换为pandas数据帧，并根据文档(enter link description here)避免内存加倍，我使用了以下代码； df = table.to_pandas(split_blocks=True, self_destruct=True) 但是我得到了下面的错误； TypeError: to_pandas() got an unexpected keyword argument 'split_blocks' 现在我已经安装了pyarrow版本0.15.1。当我运行代码Conda update pyarrow时，我得到消息required pack
浏览 105提问于2020-08-28得票数 0
回答已采纳
我的代码有一个问题，我暂时无法解决。
我正在尝试将一个tar.gz压缩的csv文件转换为拼板。该文件本身，当未压缩时，大约有700 is大。处理是在内存受限的系统中完成的，所以我必须分批处理该文件。我想出了如何将tar.gz作为流读取，提取我需要的文件，并使用pyarrow的open_csv()来读取批处理。从这里开始，我希望通过批量写入将数据保存到一个拼花文件中。这就是问题出现的地方。该文件本身有许多没有任何值的列。但是，偶尔会有一个值出现在第500.000行或其他地方，因此pyarrow不正确地识别dtype。因此，大多数列都是dtype null。我的想法是修改模式并将这些列转换为str
浏览 14提问于2022-06-13得票数 0
回答已采纳
我正在编写一个lambda来读取存储在Parquet文件中的记录，将它们重组为partition_key: {json_record}格式，并将记录提交到Kafka队列中。我想知道，如果不立即将整个表读入内存中，是否有任何方法可以做到这一点。
我尝试使用来自iter_row_groups库的fastparquet方法，但是我的记录只有一行组，所以我仍然将整个表加载到内存中。我注意到来自pyarrow的pyarrow有一个readlines方法，但是它没有实现。是真的逐行阅读是不可能的吗？
可能值得指出的是，我正在处理存储在S3中的Parquet文件，因此理想情况下，解决方案应该能够在Strea
浏览 16提问于2022-08-04得票数 1
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <Python.h>
#include <iostream>
#include <arrow/python/pyarrow.h>
#include <arrow/table.h>
// Convert pyarrow table to native C++ object and print its contents
void print_table(PyObject* py_table)
{
// convert pyobject to tabl
浏览 21提问于2022-01-07得票数 2
我有一个像gs://bucket/some_dir/{partition_value}/filename这样的谷歌桶中的CSV文件列表。我想从这样的URI列表中创建一个pyarrow.Dataset (这是some_dir中的一个文件子集)。
我如何做到这一点，并提取partition_value作为一个列？
到目前为止，我已经：
import gcsfs
import pyarrow as pa
import pyarrow.csv
import pyarrow.dataset as ds
from pyarrow.fs import FSSpecHandler, PyFileSystem
浏览 7提问于2022-04-11得票数 1
回答已采纳
相关库pymongoarrow支持以pyarrow.Table格式检索mongo查询结果，但是没有类似的方法(批量)在mongo中插入pyarrow.Tables。
一种方法是插入将pyarrow.Table转换为使用to_pylist()方法的字典列表，但是这样它将无法加载比内存更多的数据(在数据巨大的情况下)。
浏览 5提问于2022-09-27得票数 0
我有一个CSV文件，格式如下：
0001 @ word @ some information @ other information @
最后一列保留为空。我想要标记每一行，并将标记放在最后一列。
我还有一个目录，里面装满了纯文本文件，其中只包含单词列表(每行1个)。每个列表的文件名都与我要应用的标记相同。
列表/列表/水果1列表/水果2列表/蔬菜1列表/蔬菜2
如何将包含与CSV第2列中的单词完全匹配的每个文件的名称添加到CSV的末尾？例如：
CSV中的一行如下所示，单词"banana“出现在fruit1和fruit2中的两个列表中。
0004 @ banana @ some inf
浏览 0提问于2012-01-03得票数 1
回答已采纳
我有两个TSV文件(header.tsv和data.tsv)，header.tsv保存1000+列名，data.tsv保存大约50K条记录(也有NULL列值)。我想通过将data.tsv文件附加到header.tsv来创建一个新的TSV文件(比方说combined.tsv)。这样做的原因是要创建最后一个TSV文件，它可以将列名和数据保存在一起，并尝试在创建Apache Arrow表时避免出现错误。
**header.tsv**
field1 field2 field3 field4 ... field1000
**data.tsv**
eng-en 1er2p NULL ert,
浏览 0提问于2020-09-17得票数 0
1回答
我已经创建了一个包含多个表的Arrow IPC文件。如何使用pyarrow逐个读取表？有例子吗？
根据的文档，我只能读取文件中的最后一个表。
该文件是使用C++生成的，通过多次调用：
// table is a std::shared_ptr<arrow::Table> containing each
// time a table, multiple different schemas are used. filePath
// is an std::string with the destination file path.
// myFile is an std::share
浏览 0提问于2021-10-13得票数 0
回答已采纳
我有一个python脚本，它使用pyarrow读入parquet文件。我正在尝试遍历该表以更新其中的值。如果我尝试这样做： for col_name in table2.column_names:
if col_name in my_columns:
print('updating values in column ' + col_name)
col_data = pa.Table.column(table2, col_name)
row_ct = 1
for i i
浏览 74提问于2021-01-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我和Magento一起工作了很长一段时间，但是最近我感到很沮丧，因为我得到了一个“允许内存大小”错误。根据我的理解，这通常是通过在相关的php_value文件中增加“memory_limit”来修正的，从我的商店开张之日起，这个值就被设置为一个很高的值。
无论如何，我最近在我的error_log中得到了以下错误：
PHP Fatal error: Allowed memory size of 52428800 bytes exhausted (tried to allocate 10282 bytes) in /home/store/public_html/includes/src/
浏览 6提问于2013-01-20得票数 1
2回答
我目前正在加载一个表，计算一个新列，将该列添加到表中，并将该表保存到磁盘中，这一切都很好。问题:我尝试了这个批处理，但是得到了错误消息：
AttributeError: 'pyarrow.lib.RecordBatch' object has no attribute 'append_column'
有没有人知道是否有办法这样做？
可以工作但没有批处理的代码：
import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow as pa
candidates = pq.ParquetFile('input.parquet'
浏览 6提问于2022-08-17得票数 0
回答已采纳
我正面临导入错误，当我试图升级由吡箭依赖。更具体地说，它在以下导入中失败：
from pyarrow import dataset as pa_ds
这将导致以下错误
文件"ENV/lib/python3.8/site-packages/pyarrow/dataset.py"，第24行，从pyarrow._dataset导入(# noqa ModuleNotFoundError:没有名为'pyarrow._dataset‘的模块
我对py箭头3.0.0和2.0.0都有这个问题。不过，同样的导入也适用于py箭头1.0.1。我通过康达安装了比罗。真的不知道这里出了什
浏览 2提问于2021-02-04得票数 1
1回答
读取配置单元中的orc时的时区
、、、、
我有外部蜂箱表(存储为orc)。我把使用PutORC处理器的orc文件放在Nifi中。
当我使用hive-cli从表中选择时，时间戳列中的值比orc文件中的值少3小时。
hive> desc transactions;
OK
host string
id bigint
type int
浏览 0提问于2020-06-04得票数 3
3回答
我用以下方式从星火DataFrame编写了一个拼花文件：
df.write.parquet("path/myfile.parquet", mode = "overwrite", compression="gzip")
这将创建一个包含多个文件的文件夹。
当我试图将其读入熊猫时，我会得到以下错误，这取决于我使用的解析器：
import pandas as pd
df = pd.read_parquet("path/myfile.parquet", engine="pyarrow")
PyArrow:
文件"
浏览 0提问于2019-01-15得票数 9
回答已采纳
2回答
假设我有一个pyarrow表，其中包含一个包含float64的列Timestamp。这些浮点数实际上是以s表示的时间戳。例如： import pyarrow as pa
my_table = pa.table({'timestamp': pa.array([1600419000.477,1600419001.027])}) 我从documentation上读到了有关镶嵌逻辑类型的文章。请问，如何将这些浮点值转换为逻辑类型TIMESTAMP？我没有看到关于如何做到这一点的文档。 谢谢你的帮助。祝你今天愉快Best
浏览 36提问于2020-09-21得票数 0
回答已采纳
当我试图将熊猫的数据转换成一张比索表并写入一个拼花数据集时，我收到了一条out of bounds timestamp错误消息。从一些研究来看，这似乎是熊猫使用纳秒精度的结果，而皮亚罗只能解释到毫秒的精度，我相信。
import cx_Oracle
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
connection = cx_Oracle.connect(os.getenv('USER'), os.getenv('__OPW'), os.getenv('DB_
浏览 2提问于2020-09-10得票数 4
我使用Conda创建了一个名为nem的python环境，但是在VS代码中，当我右键单击并选择‘’时，会得到以下错误。但是我知道这个包不是一个问题，因为我可以在VS代码之外打开一个新的windows终端，运行下面的命令，一切都很好。
activate nem
python index.py
我还遇到了一些问题，即使应用程序正在运行，终端中的输出也会被抑制。我不知道这是什么原因，它是否与Conda直接相关。然而，有谁知道解决这个问题的办法吗？或者如何将VS代码的“在终端中运行Python文件”配置为只使用上面的命令。
PowerShell版权(C)微软公司。保留所有权利。
PS C:\Users
浏览 1提问于2020-01-19得票数 0
我有一个.pq文件(大约2Gb)，其中我想使用dask更改列名。
我在读取文件到dask DataFrame时没有问题，而且我还可以重命名列。但是，当使用.pq ()将ddf.to_parquet文件写回磁盘时，任务失败了，因为dask试图将它放入内存中(但它不适合)。
这一切为什么要发生？我原以为达斯克会反复这样做。如何用块编写目标文件？
下面是我正在使用的代码。
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.read_parquet(
'/path/to/file/file.pq',
engine='pyarrow
浏览 6提问于2021-05-14得票数 0
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表定义
表1(横向)这是一个用户表
| id | name | phone |
---------------------
| 1 | Bob | 800 |
| 2 | Phil | 800 |
表2(垂直表)这是一个团队表
| id | name |
------------------
| 1 | Donkey |
| 2 | Cat |
表3(垂直表)这个表连接前两个
| id | user_id | team_id |
--------------------------
| 1 | 1 | 1 |
| 2
浏览 0提问于2015-04-07得票数 0
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