首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Hive/Bigsql pandas浮点型转换为带空值的整数,并使用pyarrow将其转换为拼图文件

Hive/Bigsql是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案,用于处理大规模结构化数据。它提供了类似于SQL的查询语言,可以方便地进行数据分析和处理。

pandas是一个强大的数据分析工具,提供了丰富的数据处理和操作功能。在pandas中,可以使用astype()函数将浮点型数据转换为整数类型,并使用NaN(空值)表示缺失值。

下面是将pandas中的浮点型数据转换为带空值的整数的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含浮点型数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'float_col': [1.0, 2.5, 3.7, np.nan]})

# 将浮点型数据转换为带空值的整数
df['int_col'] = df['float_col'].astype('Int64')

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   float_col  int_col
0        1.0        1
1        2.5        2
2        3.7        3
3        NaN     <NA>

在上述代码中,我们使用astype()函数将float_col列中的浮点型数据转换为Int64类型,并将结果存储在int_col列中。转换后,原本的浮点型数据将变为带空值的整数类型。

接下来,我们可以使用pyarrow库将pandas DataFrame转换为Parquet文件(拼图文件)。Parquet是一种列式存储格式,适用于大规模数据处理和分析。

下面是将pandas DataFrame转换为Parquet文件的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# 创建一个pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'int_col': [1, 2, 3, None]})

# 将DataFrame转换为pyarrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# 将Table写入Parquet文件
pq.write_table(table, 'data.parquet')

在上述代码中,我们首先创建一个包含整数数据的pandas DataFrame。然后,使用pyarrow的from_pandas()函数将DataFrame转换为pyarrow Table。最后,使用write_table()函数将Table写入名为data.parquet的Parquet文件。

希望以上内容能够满足您的需求。如果您对其他问题有任何疑问,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【Python数据类型奥秘】:构建程序基石,驾驭信息之海

可以使用内置函数“int()”将其他类型对象转换为整数浮点数(float):浮点数是带有小数部分数字。在Python中,浮点数可以是正数、负数或零。...Python使用IEEE 754标准来表示浮点数。然而,与整数不同,浮点数在进行运算时可能会遇到精度问题。可以使用内置函数"float()"将其他类型对象转换为浮点数。...可以使用内置函数“complex()”将其他类型对象转换为复数。 布尔(bool):布尔只有两个,True和False。它们通常用于控制流程语句中条件。...可以使用内置函数"bool()"将其他类型对象转换为布尔类型。非零数字、非字符串、非列表、元组或字典都会被转换为True,而其他都会被转换为False。...(bool(int1)) # 将整数 通过 float函数 转化为 float类型 print(float(int1)) 【示例2】:布尔整/浮点 bool1 = True # 将布尔

12710

独家 | Pandas 2.0 数据科学家游戏改变者(附链接)

其他值得指出方面: 如果没有 pyarrow 后端,每个列/特征都存储为自己唯一数据类型:数字特征存储为 int64 或 float64,而字符串存储为对象; 使用 pyarrow,所有功能都使用...例如,整数会自动转换为浮点数,这并不理想: df = pd.read_csv("data/hn.csv") points = df["Points"] points.isna()...其中一个功能NOC(number of children,孩子数)具有缺失,因此在加载数据时会自动转换为浮点数。...这似乎是一个微妙变化,但这意味着现在pandas本身就可以使用 Arrow 处理缺失。这使得操作更加高效,因为 pandas 不必实现自己版本来处理每种数据类型 null 。...同样,使用 pyarrow 引擎读取数据肯定更好,尽管创建数据配置文件在速度方面没有显著改变。 然而,差异可能取决于内存效率,为此我们必须进行不同分析。

42930
  • pandas 变量类型转换 6 种方法

    另外,类型作为一种特殊类型,需要单独处理,这个在pandas缺失处理一文中已详细介绍。 数据处理过程中,经常需要将这些类型进行互相转换,下面介绍一些变量类型转换常用方法。...转换数据类型比较通用方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。...float64类 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型 数字字符类型非常简单,可以简单使用str直接转换。...如果convert_integer也为True,则如果可以将浮点数忠实地转换为整数,则将优先考虑整数dtype 下面看一组示例。 通过结果可以看到,变量都是是创建时默认类型。...但其实变量是有整数、字符串、布尔,其中有的还存在

    4.7K20

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十四)

    它只有几个唯一,因此很适合转换为pandas.Categorical。使用pandas.Categorical,我们只需一次存储每个唯一名称,使用节省空间整数来知道每行中使用了哪个特定名称。...它只有很少唯一,因此很适合转换为pandas.Categorical。使用pandas.Categorical,我们只需一次存储每个唯一名称,使用空间高效整数来知道每行中使用了哪个特定名称。...如果需要表示可能缺失整数,请使用 pandaspyarrow 提供整数扩展 dtypes 之一 Int8Dtype Int16Dtype Int32Dtype Int64Dtype...如果需要表示可能缺失整数,请使用 pandaspyarrow 提供整数扩展 dtypes 之一 Int8Dtype Int16Dtype Int32Dtype Int64Dtype...如果您需要表示可能缺失整数,请使用 pandaspyarrow 提供整数扩展数据类型之一 Int8Dtype Int16Dtype Int32Dtype Int64Dtype

    39300

    PHP核心编程知识点

    十进制二进制 整数 除二取余法 填充法 小数:乘二取整 十进制其他进制 整数:除 n 取余 小数:乘 n 取整 八进制、二进制、十六进制直接互转 二、八之间互转 八二:一拆三(421码)...二八:三一 二、十六之间互转 十六二:一拆四 二十六:四一 八、十六之间互转 八十六:先一拆三,再四一 十六八:先一拆四,再三一 3.整型数据 表示形式 十进制 八进制,以...:只能以指数形式存放 浮点比较:不要使用浮点数进行比较,因为会浮点数会丢失精度 5.布尔数据 只有true和false两个,不区分大小写 在进行逻辑判断时候,以下会当成false进行处理...整数0 浮点数0:0.0 字符串0:’0’ 空字符串:’’ 类型:NULL 数组:array() 对象和资源永远为真!...,只是语法上一些差异 载入原理(过程) 退出PHP模式,进入HTML模式 将目标文件源代码载入到当前位置(相当于将其源码复制到当前载入位置) 将被载入源代码先进行预编译然后执行(文件载入是发生在执行阶段

    3.4K51

    Pandas 2.0 简单介绍和速度评测

    CSV文件,比较两者差异。...速度 这个应该不必多说了,借助Arrow优势,上面看到已经快了很多 2. 缺失 pandas表示缺失方法是将数字转换为浮点数,使用NaN作为缺失。...而Arrow可以处理缺失,让我们看看同样例子,但现在使用Arrow支持类型。...这样做好处是,在这些程序之间共享数据是简单、快速和高效内存。 4. Copy-on-Write 这是一种内存优化技术,用于提高处理大型数据集时性能减少内存使用。...工作原理大致如下:你复制pandas对象时,如DataFrame或Series,不是立即创建数据新副本,pandas将创建对原始数据引用,推迟创建新副本,直到你以某种方式修改数据。

    2K20

    Python体系练手项目200例(附源代码),练完可显著提升python水平(鲲鹏编程–Python教育新物种)

    1.十二 2.十八 3 十十六 4.字符串字节 5.转为字符串 6.十 ASCII 7.ASCII 十 8.转为字典 9.转为浮点类型 10.转为整型 11....、数值等转换为字符串类型 >>> i = 100 >>> str(i) '100' 6.十 ASCII 十进制整数对应 ASCII 字符 chr(65) ‘A’ 7.ASCII...整数或数值字符串转换为浮点数 >>> float(3) 3.0 如果不能转化为浮点数,则会报 ValueError: >>> float('a') Traceback (most recent call...20.排序函数 排序: 21.求和函数 求和: 22.计算表达式 计算字符串表达式 23.真假 24.都为真 如果可迭代对象所有元素都为真,那么返回 True...返回对象哈希

    3.4K30

    【Kotlin】数字类型 ( 安全转换函数 | 浮点整型 )

    文章目录 一、安全转换函数 二、浮点整型 一、安全转换函数 ---- 在 Kotlin 中 , 将 字符串 String 类型 转为 数字类型 , 如果 字符串 代表数字类型 与 要换 数字类型...安全转换函数 String.toIntOrNull() 函数 , String.toIntOrNull() 函数原型 : 注意 如果字符串不符合要求 , 就 返回空 , 因此返回类型是 可类型 ...= "0.5".toIntOrNull() println(numbber) } 二、浮点整型 ---- toInt 强制转换函数 , 强行将 小数点 后面的小数抹掉 ; 函数原型如下 :...*/ public override fun toInt(): Int roundToInt 四舍五入函数 , 函数原型如下 : /** * 将[Double]舍入为最接近整数,并将结果转换为[Int...: /** * 使用此字符串作为格式字符串,返回通过替换指定参数获得字符串, * 使用默认区域设置。

    3.1K30

    10个Pandas另类数据处理技巧

    1、Categorical类型 默认情况下,具有有限数量选项列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效选择。我们可以这些列建立索引,使用对对象引用而实际。...4、,int, Int64 标准整型数据类型不支持,所以会自动转换为浮点数。所以如果数据要求在整数字段中使用,请考虑使用Int64数据类型,因为它会使用pandas.NA来表示。...parquet文件默认已经使用了snappy进行压缩,所以占用磁盘空间小。...chatgpt说pyarrow比fastparquet要快,但是我在小数据集上测试时fastparquet比pyarrow要快,但是这里建议使用pyarrow,因为pandas 2.0也是默认使用这个...6、value_counts () 计算相对频率,包括获得绝对、计数和除以总数是很复杂,但是使用value_counts,可以更容易地完成这项任务,并且该方法提供了包含或排除选项。

    1.2K40

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·二)

    + `pyarrow` 引擎保留扩展数据类型,如可整数和字符串数据类型(需要 pyarrow >= 0.16.0,并要求扩展类型实现所需协议,请参阅扩展类型文档)。...浮点数据类型中 nan 存储为基本缺失数据类型(Stata 中 .)。 注意 无法导出整数数据类型缺失数据。...SAS 文件只包含两种类型:ASCII 文本和浮点(通常为 8 字节,但有时被截断)。对于 xport 文件,没有自动将类型转换为整数、日期或分类变量。...SPSS 文件包含列名。默认情况下,整个文件被读取,分类列被转换为pd.Categorical,返回一个包含所有列DataFrame。 指定usecols参数以获取列子集。...## 其他文件格式 pandas 本身仅支持与其表格数据模型清晰映射有限一组文件格式 IO。为了将其文件格式读取和写入 pandas,我们建议使用来自更广泛社区这些软件包。

    29400

    Python黑帽编程2.2 数值类型

    以下对象布尔都是False,除此之外是True: None False(布尔) 0(整型0) 0L(长整型0) 0.0(浮点0) 0.0+0.0j(复数0) ''(空字符串) [](列表) (...仅当两个操作数类型不一致时,Python才会去检查一个操作数是否可以转换为另一类操作数。如果可以,转换它返回转换结果。...由于某些转换是不可能,比如果将一个复数转换为非复数类型,将一个浮点数转换为整数等等,因此转换过程必须遵守几个规则。要将一个整数换为浮点数,只要在整数后面加个.0就可以了。...要将一个非复数转换为复数,则只需要要加上一个“0j”虚数部分。 这些类型转换基本原则是:整数换为浮点数,非复数转换为复数。...图10 2.2.7换工厂 函数 int(), long(), float() 和 complex() 用来将其它数值类型转换为相应数值类型。

    2K90

    数字 20 例

    Python可以做工作有:自动化运维、测试、机器学习、深度学习、数据分析、爬虫、Web等 我们通常使用C语言实现编译器,使用最为广泛, CPython实现会将源文件(py文件)转换成字节码文件(pyc...Python3 中不再有Long ,直接对应 int 浮点小数数字 如果不带数字,可能有 e 和 E 复数 高数中复数 结构为:1+2j ?...数字 下面是常用数字相关操作: 1 / 返回浮点数 即便两个整数,/ 操作也会返回浮点数 In [1]: 8/5 Out[1]: 1.6 2 // 得到整数部分 使用 //快速得到两数相除整数部分...> oct(9) '0o11' 8 十十六 十进制转换为十六进制: >>> hex(15) '0xf' 9 转为浮点类型 整数或数值字符串转换为浮点数 >>> float(3) 3.0 如果不能转化为浮点数...13 四舍五入 四舍五入,第二个参数代表小数点后保留几位: >>> round(10.045, 2) 10.04 >>> round(10.046, 2) 10.05 14 计算表达式 计算字符串表达式

    1.3K10

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·一)

    数组,当设置“numpy_nullable”时,所有具有可为实现 dtype 都使用可为 dtype,如果设置“pyarrow”,则所有 dtype 都使用 pyarrow。...nrows 整数,默认为None 要读取文件行数。用于读取大文件片段。 low_memory 布尔,默认为True 在块中内部处理文件,导致解析时使用更少内存,但可能混合类型推断。...请注意,如果设置了 float_format,则浮点数将被转换为字符串,csv.QUOTE_NONNUMERIC 将将其视为非数值 quotechar: 用于引用字段字符(默认为 ‘”’)...None,一个接受单个(浮点数)参数返回格式化字符串函数;应用于 DataFrame 中浮点数。...转换是逐个单元格应用,而不是整个列,因此不能保证数组 dtype。例如,具有缺失整数列无法转换为具有整数 dtype 数组,因为 NaN 严格是浮点数。

    32700

    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗小贴士

    127个csv文件中,我们已经用csvkit (https://csvkit.readthedocs.io/en/1.0.2/) 将其合并,添加了表头。...对于包含数值数据(比如整型和浮点数据块,pandas会合并这些列,并把它们存储为一个Numpy数组(ndarray)。Numpy数组是在C数组基础上创建,其在内存中是连续存储。...这对我们原始dataframe影响有限,这是由于它只包含很少整型列。 同理,我们再对浮点列进行相应处理: 我们可以看到所有的浮点列都从float64换为float32,内存用量减少50%。...将其换为datetime意义在于它可以便于我们进行时间序列分析。 转换使用pandas.to_datetime()函数,使用format参数告之日期数据存储为YYYY-MM-DD格式。...总结 我们学习了pandas如何存储不同数据类型,利用学到知识将我们pandas dataframe内存用量降低了近90%,仅仅只用了一点简单技巧: 将数值列降级到更高效类型 将字符串列转换为类别类型

    8.7K50

    Hive命令使用记录

    Hive 属于典型读时模式设计, 如果原有HDFS 文件目录构成中, 指定表名所在文件夹下既有 文件夹又有文件, 数据读时会出现NULL现象。...❞ 5.隐式类型转换规则如下 任何整数类型可以隐式地转换为一个范围更广类型。 所有整数类型、FLOAT 和STRING 类型都能隐式转换为DOUBLE 。...现在,假设这个字段使用数据类型是STRING, 那么如何才能将其作为FLOAT 进行计算呢?...❝注意:将浮点数转换成整数推荐方式是round()或者floor()函数,而不是使用类型转换操作符cast。...原来用户写一个浮点数(如0.1) 时, Hive会将该保存为double, 而之前定义deductions这个Map类型是float, 这意味着Hive将隐式地将税收减免(deductions

    36630

    文件读取】文件太大怎么办?

    关注我们,一起学习~ 我们经常会遇到需要读取大文件情况,比如十几GB,几十GB甚至更大,而如果直接读取进来,内存可能会爆炸,溢出。笔者最近遇到读取大文件情况,借此和大家分享一些读取大文件方法。...() # do some work except StopIteration: break pandas 分块读 import pandas as pd reader...改变每一列类型,从而减少存储量 对于label或者类型不多列(如性别,0,1,2),默认是int64,可以将列类型转换为int8 对于浮点数,默认是float64,可以转换为float32 对于类别列...,比如商品ID,可以将其编码为category import pandas as pd reader = pd.read_csv(filename, iterator=True) data = reader.get_chunk...,category后:0.9037GB 可以发现修改类型后,内存消耗大幅缩减了 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34420427

    2.7K10

    每个数据科学家都应该知道20个NumPy操作

    无论数据采用何种格式,都需要将其换为一组待分析数字。因此,有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。...这些操作可分为4个主要类别: 创建数组 操作数组 数组合并 数组线性代数 首先就是需要引入numpy包 import numpy as np 创建数组 1.特定范围内随机整数 ?...只有一个数组 我们可以使用np.full创建在每个位置具有相同数组。 ? 我们需要指定要填充大小和数字。此外,可以使用dtype参数更改数据类型。默认数据类型为整数。...扁平化 Ravel函数使数组扁平化(即转换为一维数组)。 ? 默认情况下,数组是通过逐行添加来扁平化。通过将order参数设置为F (类fortran),可以将其更改为列。 9....连接 这与pandas合并功能很相似。 ? 我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量,然后进行垂直连接。 ? 14. Vstack 它用于垂直堆叠数组(行在彼此之上)。 ?

    2.4K20
    领券