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

怎么使用python读取多个parquet文件

您可以使用Python中的Pandas包中的read_parquet函数来读取多个parquet文件。可以将多个文件名以列表的形式传递给该函数。例如：

import pandas as pd

file_names = ['file1.parquet', 'file2.parquet', 'file3.parquet']

df = pd.concat([pd.read_parquet(f) for f in file_names])

这将读取所有列名和数据类型都相同的parquet文件并将它们合并为一个Pandas数据帧df。如果您的parquet文件具有不同的模式（即包含不同的列和/或数据类型），则可以使用Dask包来处理它们。

pyspark中 如何对一个folder中的全部parquet文件进行整体读取

在PySpark中，你可以使用`spark.read.parquet()`函数来读取Parquet文件夹中的所有文件。这个操作会自动扫描指定目录下的所有Parquet文件，并将它们作为一个DataFrame加载到内存中。以下是具体的步骤：

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ParquetFolderReader").getOrCreate()

# 指定文件夹路径
folder_path = "path_to_your_parquet_folder"

# 使用parquet()方法读取整个文件夹
data_frames = spark.read.parquet(folder_path)

# 如果你想把所有数据合并成一个大的DataFrame，可以这样做
all_data = data_frames.unionAll(data_frames) if len(data_frames) > 1 else data_frames

# 现在你可以对'all_data'进行处理
# ...
all_data.show()  # 示例：查看数据前几行

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个例子中，假设文件夹中有多个Parquet文件并且它们结构相同。如果你需要处理的是不同类型或者有命名约定的文件，可能需要先做一些预处理，比如过滤或转换。