# CSV -> DataFrame df = pd.read_csv('/path/to/file.csv') # DataFrame -> Arrow Table table = pa.Table.from_pandas(df) # Arrow Table -> Parquet pq.write_table(table, '/path/to/file.pq')
![Parquet, CSV, Pandas DataFrameをPyArrow経由で相互変換する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7035636cf1d708dc7e8f5ec041662989a9aabda0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9UGFycXVldCUyQyUyMENTViUyQyUyMFBhbmRhcyUyMERhdGFGcmFtZSVFMyU4MiU5MlB5QXJyb3clRTclQjUlOEMlRTclOTQlQjElRTMlODElQTclRTclOUIlQjglRTQlQkElOTIlRTUlQTQlODklRTYlOEYlOUIlRTMlODElOTklRTMlODIlOEImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWNhZjQ3OWM4NzMyMzU3MWY5YWRkNTk1OWE2Y2E0MTE1%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaGl1bWFjaGkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWJiNDVkYWQ4MjgxNzdjZTdjNmYwZDQ1NmRkMDE0YzM2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D27e911306e7f623d872350f325727b28)
id price total price_profit total_profit discount visible name created updated 1 20000 300000000 4.56 67.89 789012.34 True QuietComfort 35 2019-06-14 2019-06-14 23:59:59 方法1:PyArrowから直接CSVファイルを読み込んでParquet出力 まずは最もシンプルなPyArrowで変換する方法をご紹介します。入力ファイルのパス、出力ファイルのパス、カラムのデータ型定義の3つを指定するのみです。 処理の流れ PyArrowの入力ファイル名をカラムのデータ型定義に基づいて読み込みread_csv()、pyarrow.Tableを作成します。作成したpyarrow.Tableから出力ファイルに出力write_table()します
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く