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。

python将多个parquet文件写入一个csv文件中

可以使用`pandas`和`pyarrow`库来实现将多个parquet文件写入一个csv文件中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq

# 读取多个parquet文件
df_list = []
for file_path in ['file1.parquet', 'file2.parquet', 'file3.parquet']:
    table = pq.read_table(file_path)
    df = table.to_pandas()
    df_list.append(df)

# 将多个DataFrame合并为一个
merged_df = pd.concat(df_list)

# 将合并后的DataFrame写入csv文件中
merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

在上述代码中，首先使用`pq.read_table`函数读取每个parquet文件，并将其转换为`pandas.DataFrame`对象。然后使用`pd.concat`函数将多个DataFrame对象合并为一个。最后，使用`to_csv`方法将合并后的DataFrame对象写入csv文件中。

需要注意的是，由于parquet文件通常包含大量数据，因此在读取和合并数据时可能会消耗大量的内存和计算资源。如果数据量非常大，建议考虑使用分布式计算框架来处理数据。