有个文件夹，里面有多个parquet文件，我需要统计每个文件得行数，以及总行数，如果碰到文件读取失败，就将这个文件记为0行

好的，你可以使用Python的pandas库来完成这个任务。我们可以使用`read_parquet()`函数来读取parquet文件，如果读取失败，就会返回一个空DataFrame。然后，我们可以使用`shape[0]`来获取DataFrame的行数，最后累加到总行数中即可。

以下是示例代码：

import os
import pandas as pd

folder_path = 'path/to/folder'
total_rows = 0

for file_name in os.listdir(folder_path):
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    try:
        df = pd.read_parquet(file_path)
        file_rows = df.shape[0]
    except:
        file_rows = 0
    print(f"{file_name}: {file_rows} rows")
    total_rows += file_rows

print(f"Total rows: {total_rows}")

你可以将`folder_path`替换成你实际的文件夹路径，然后运行这段代码即可统计每个文件的行数以及总行数。

相关问题

pyspark读取文件夹里全部parquet文件

在PySpark中，你可以使用`SparkSession`的`read.parquet()`函数读取文件夹里的所有Parquet文件。首先，需要导入必要的库并创建一个`SparkSession`实例。然后，指定文件夹路径作为参数。这里是一个示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('ParquetReader').getOrCreate()

# 指定包含Parquet文件的文件夹路径
folder_path = "path/to/your/folder"

# 使用glob.glob()获取文件夹内的所有Parquet文件
files = glob.glob(folder_path + '/*.parquet')

# 遍历文件列表，并读取每个文件
data_frames = [spark.read.parquet(file) for file in files]

# 如果你想合并所有的数据框，可以使用UnionAll操作
all_data = reduce(DataFrame.union, data_frames)

# 对于处理后的数据，你可以进行进一步的操作
all_data.show()

在这个例子中，`reduce(DataFrame.union, data_frames)`会将所有数据帧合并成一个大的DataFrame。如果你不需要合并，可以直接对每个数据帧执行单独的操作。

读取parquet文件

要读取parquet文件，可以使用不同的编程语言和工具。在Java中，可以使用Hadoop的API来读取parquet文件。例如，使用hadoop fs -cat命令可以查看parquet文件的内容。[1]

在Spark中，可以使用Spark SQL来读取parquet文件。首先，需要创建一个表来定义parquet文件的结构，然后可以使用SELECT语句来查询parquet文件中的数据。[2]

在Python中，可以使用pandas库来读取parquet文件。首先，需要安装pandas和pyarrow库，然后可以使用pandas的read_parquet函数来读取parquet文件。[3]

总结起来，读取parquet文件的方法取决于你使用的编程语言和工具。在Java中可以使用Hadoop的API，在Spark中可以使用Spark SQL，在Python中可以使用pandas库。