Python Pandas 使用 Fastparquet 将 CSV 转换为 Parquet

Question

我在 PyCharm venv 中使用 Python 3.6 解释器，并尝试将 CSV 转换为 Parquet。

import pandas as pd    
df = pd.read_csv('/parquet/drivers.csv')
df.to_parquet('output.parquet')

错误 1 ImportError：无法找到可用的引擎；尝试使用：'pyarrow'、'fastparquet'。 parquet 支持需要 pyarrow 或 fastparquet

解决方案-1 安装了 fastparquet 0.2.1

错误 2 文件“/Users/python parquet/venv/lib/python3.6/site-packages/fastparquet/compression.py”，第 131 行，在 compress_data （算法，排序（压缩））） RuntimeError: 压缩 'snappy' 不可用。选项：['GZIP', '未压缩']

我安装了 python-snappy 0.5.3 但仍然出现同样的错误？我需要安装任何其他库吗？

如果我使用 PyArrow 0.12.0 引擎，我不会遇到此问题。

Answer 1

在 fastparquet 中，快速压缩是一个可选功能。

要快速检查从 csv 到 parquet 的转换，您可以执行以下脚本（仅需要 pandas 和 fastparquet）：

import pandas as pd
from fastparquet import write, ParquetFile
df = pd.DataFrame({"col1": [1,2,3,4], "col2": ["a","b","c","d"]})
# df.head() # Test your initial value
df.to_csv("/tmp/test_csv", index=False)
df_csv = pd.read_csv("/tmp/test_csv")
df_csv.head() # Test your intermediate value
df_csv.to_parquet("/tmp/test_parquet", compression="GZIP")
df_parquet = ParquetFile("/tmp/test_parquet").to_pandas()
df_parquet.head() # Test your final value

但是，如果您需要使用 snappy 压缩进行写入或读取，您可以关注此answer about installing snappy library on ubuntu。