pandas.read_parquet 有什么参数，作用是什么

pandas.read_parquet 函数有多个参数，下面是一些常用的参数及其作用：

- filepath (str 或类文件对象): Parquet 文件的路径或者类文件对象。可以是本地文件路径，也可以是远程文件路径。
- engine (str, 可选): 指定读取 Parquet 文件时使用的引擎。默认是 'auto'，表示自动选择一个合适的引擎。其他可选值包括 'pyarrow' 和 'fastparquet'。
- columns (list, 可选): 指定要读取的列名列表。默认是读取所有列。
- use_nullable_dtypes (bool, 可选): 控制是否使用可空数据类型。默认为 True，即将 Parquet 中的可空值转换为 Pandas 中的可空数据类型。
- filters (list 或 None, 可选): 过滤器列表，用于筛选需要读取的行。默认为 None，表示读取所有行。
- **kwargs: 其他可选参数，例如指定读取的行数、内存映射等。

这些参数可以根据具体需求进行设置，以便灵活地读取 Parquet 文件中的数据。

相关问题

pandas.read_parquet

pandas.read_parquet 是 Pandas 库中的一个函数，用于从 Parquet 文件中读取数据并返回一个 DataFrame 对象。Parquet 是一种列式存储格式，可以提供高效的数据压缩和快速的读取性能。你可以使用该函数来加载 Parquet 格式的数据，并在 Python 中进行数据分析和处理。

pd.read_parquet

`pd.read_parquet` 是 pandas 库中的一个函数，用于从 Parquet 文件中读取数据并返回一个 DataFrame 对象。

Parquet 是一种列式存储格式，它可以提供快速的读取和写入性能，尤其适用于大型数据集。`pd.read_parquet` 函数可以直接从本地文件系统或远程 URL 加载 Parquet 文件，并将其解析为 DataFrame。

下面是一个使用 `pd.read_parquet` 函数的示例：

import pandas as pd

# 从本地文件系统读取 Parquet 文件
df = pd.read_parquet('data.parquet')

# 从远程 URL 读取 Parquet 文件
df = pd.read_parquet('https://example.com/data.parquet')