Python高效读写Parquet文件技巧

本篇文章给大家分享《Python操作Parquet文件的高效方法》，覆盖了文章的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

在Python中高效操作Parquet文件的方法包括：使用Pandas配合pyarrow或fastparquet引擎读写文件，适用于小规模数据；面对大规模数据时采用PyArrow模块实现按列或分块读取；优化存储效率可通过设置行组大小、选择压缩算法、按字段分区排序以及避免频繁写入小文件等方式实现。

在Python中操作Parquet文件其实挺常见的，尤其是在处理大规模数据时。Parquet格式因为其高效的压缩和列式存储结构，被广泛用于数据分析流程中。如果你需要读写或优化Parquet文件的存储方式，下面这些方法可以帮你更高效地完成任务。

使用 Pandas 读写 Parquet 文件

最简单的方式是通过 pandas 配合 pyarrow 或 fastparquet 引擎来操作 Parquet 文件。安装好依赖后，可以直接使用：

import pandas as pd

# 读取 Parquet 文件
df = pd.read_parquet('data.parquet')

# 写入 Parquet 文件
df.to_parquet('output.parquet')

默认情况下，to_parquet 会使用 pyarrow 作为引擎，它性能更好一些。你也可以指定其他参数，比如压缩算法（snappy、gzip等）或者分列存储。

注意：如果数据量不大，用 Pandas 是最直接的办法；但如果数据太大，可能要考虑用 Dask 或 PyArrow 来处理。

用 PyArrow 处理大规模 Parquet 数据

当你面对的是 G 级甚至 T 级的数据时，Pandas 可能就不够用了。这时候建议使用 pyarrow.parquet 模块，它支持按列读取、分块读取等高级功能。

例如，只读取部分列来提升效率：

import pyarrow.parquet as pq

table = pq.read_table('large_data.parquet', columns=['col1', 'col2'])
df = table.to_pandas()

这种方式在只需要部分字段时非常有用，尤其是当原始 Parquet 文件有很多列但你只关心其中几个的时候。

此外，PyArrow 还支持将多个 Parquet 文件合并成一个，或者按分区写入，适合做 ETL 流程中的中间存储。

提升 Parquet 存储效率的几个技巧

Parquet 的优势之一就是存储效率高，但想真正发挥它的潜力，还是有几个细节需要注意：

• 合理设置行组大小（Row Group Size）：默认一般是 128MB 或 64MB，太小会导致元数据过多，太大则影响查询性能。
• 选择合适的压缩算法：Snappy 是平衡较好的选择，GZIP 压缩率更高但解压慢，ZSTD 也是不错的新选择。
• 按常用字段分区或排序：如果你经常按某个字段筛选数据，可以考虑在写入时按该字段排序或分区，这样读取时就能跳过不相关的部分。
• 避免频繁的小文件写入：Parquet 不适合频繁写入小文件，容易造成元数据负担。可以先合并再写入。

举个例子，如果你的数据经常按日期查询，那么按日期分区写入 Parquet 文件，可以显著加快查询速度。

基本上就这些。掌握好 Pandas 和 PyArrow 的使用，再结合合理的存储策略，就能在 Python 中高效地操作 Parquet 文件了。

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