如何将Parquet文件读入Pandas DataFrame？
如何在不设置集群计算基础架构（例如Hadoop或Spark）的情况下，将大小适中的Parquet数据集读取到内存中的Pandas
DataFrame中？我只想在笔记本电脑上使用简单的Python脚本在内存中读取这些数据，但是数量很少。数据不驻留在HDFS上。它位于本地文件系统上，也可能位于S3中。我不想启动并配置其他服务，例如Hadoop，Hive或Spark。
我以为Blaze / Odo可以做到这一点：Odo文档中提到了Parquet，但是这些示例似乎都是通过外部Hive运行时进行的。
问题答案：
pandas 0.21引入了Parquet的新功能：
pd.read_parquet('example_pa.parquet', engine='pyarrow')
要么
pd.read_parquet('example_fp.parquet', engine='fastparquet')
上面的链接说明：
这些引擎非常相似，应该读取/写入几乎相同的镶木地板格式文件。这些库的不同之处在于它们具有不同的基础依赖性（使用numba进行快速拼写，而pyarrow使用c库）。
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如何在不设置集群计算基础设施（如Hadoop或Spark）的情况下将大小适中的Parket数据集读取到内存中的Pandas DataFrame中？这只是我想在笔记本电脑上使用简单的Python脚本在内存中读取的适度数据。数据不驻留在HDFS上。它要么在本地文件系统上，要么可能在S3中。我不想启动和配置其他服务，如Hadoop、Hive或Spark。 我原以为Blaze/Odo会使这成为可能:Odo
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