pandas 0.23 - DataFrame.to_parquet()

pandas.DataFrame.to_parquet




pandas

pandas.DataFrame.to_parquet

DataFrame.to_parquet(fname, engine='auto', compression='snappy', **kwargs) [source]

बाइनरी पर्च प्रारूप में डेटाफ़्रेम लिखें।

संस्करण में नया 0.21.0।

यह फ़ंक्शन डेटाफ़्रेम को एक पर्च फ़ाइल के रूप में लिखता है। आप विभिन्न लकड़ी की छत के बैकेंड चुन सकते हैं, और संपीड़न का विकल्प रख सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए उपयोगकर्ता गाइड देखें।

पैरामीटर:

fname : str

स्ट्रिंग फ़ाइल पथ।

इंजन : {'ऑटो', 'पायरो', 'फास्टपार्क'}, डिफ़ॉल्ट 'ऑटो'

लकड़ी की छत पुस्तकालय का उपयोग करने के लिए। यदि 'ऑटो' है, तो विकल्प io.parquet.engine का उपयोग किया जाता है। डिफ़ॉल्ट io.parquet.engine व्यवहार 'पायरो' को आज़माने के लिए है, यदि 'पायरो' अनुपलब्ध है, तो 'फास्टपार्क' पर वापस गिर सकता है।

संपीड़न : {'स्नैपी', 'गज़िप', 'ब्रैटली', कोई नहीं}, डिफ़ॉल्ट 'स्नैपी'

उपयोग करने के लिए संपीड़न का नाम। बिना किसी संपीड़न के किसी का None उपयोग करें।

** kwargs

अतिरिक्त तर्क लकड़ी की छत पुस्तकालय के लिए पारित कर दिया। अधिक विवरण के लिए पांडा io देखें।

यह भी देखें

read_parquet
एक लकड़ी की छत फ़ाइल पढ़ें।
DataFrame.to_csv
एक सीएसवी फ़ाइल लिखें।
DataFrame.to_sql
एक वर्ग तालिका में लिखें।
DataFrame.to_hdf
एचडीएफ को लिखें।

टिप्पणियाँ

इस फ़ंक्शन के लिए या तो fastparquet या pyarrow लाइब्रेरी की आवश्यकता होती है।

उदाहरण

>>> df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
>>> df.to_parquet('df.parquet.gzip', compression='gzip')
>>> pd.read_parquet('df.parquet.gzip')
   col1  col2
0     1     3
1     2     4