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。

相关问题

pandas.read_parquet只读取前20行

在pandas中，如果你想使用`read_parquet`函数只读取一个Parquet文件的前20行，可以使用`chunksize`参数或者结合`head()`方法来做到这一点。以下是两种常用的方法：

### 方法一：使用`chunksize`参数

import pandas as pd

# 假设你的Parquet文件名为 'data.parquet'
chunk_size = 20
chunks = pd.read_parquet('data.parquet', chunksize=chunk_size)

# 读取第一个块（包含前20行）
first_chunk = next(chunks)

print(first_chunk)

### 方法二：使用`head()`方法

import pandas as pd

# 假设你的Parquet文件名为 'data.parquet'
# 先读取整个文件
df = pd.read_parquet('data.parquet')

# 然后使用head()方法获取前20行
first_20_rows = df.head(20)

print(first_20_rows)

### 方法三：使用`iterator`参数

import pandas as pd

# 假设你的Parquet文件名为 'data.parquet'
chunk_size = 20
iterator = pd.read_parquet('data.parquet', iterator=True, chunksize=chunk_size)

# 获取第一个迭代器（包含前20行）
first_chunk = next(iterator)

print(first_chunk)

以上方法都可以实现只读取Parquet文件的前20行。你可以根据具体需求选择适合的方法。

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。