Numpy如何不使用Pandas将Numpy转换为Parquet

在本文中，我们将介绍如何使用Python的Numpy库将Numpy数组转换成Parquet格式的文件，而不使用Pandas作为中间桥梁。首先，让我们了解一下什么是Numpy和Parquet。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy和Parquet是什么？

Numpy是一个Python库，提供了对多维数组的支持，以及用于数组操作的一组函数。Numpy最常用的功能是矩阵和向量运算，可以轻松地进行加减乘除、矩阵乘法、逆矩阵等各种常见数学运算。Numpy数组通常是高效的，因为它们在内存中是连续的，并且可以利用CPU的SIMD（single instruction, multiple data）指令集，从而提高运行速度。

Parquet是一种高效的列式存储文件格式，旨在存储和处理大型数据。与传统的行式存储格式（如CSV）不同，Parquet按列存储数据，这使得查询和分析更加高效。另外，Parquet还支持压缩、分块和模式演化等高级特性，可以适应各种不同的应用场景。

使用Pyarrow将Numpy转换成Parquet格式

Pyarrow是一个专门为处理大型数据而设计的Python库，支持多种数据格式的读写和转换。下面介绍如何使用Pyarrow将Numpy转换成Parquet格式。

步骤1：安装Pyarrow

在终端中使用以下命令安装Pyarrow：

pip install pyarrow

步骤2：构造Numpy数组

下面是一个示例Numpy数组：

import numpy as np

arr = np.array([
               [1, 2, 3],
               [4, 5, 6],
               [7, 8, 9]
               ])

步骤3：将Numpy数组转换成Pyarrow表格

使用Pyarrow中的函数将Numpy数组转换成Pyarrow表格：

import pyarrow as pa

table = pa.Table.from_pandas(pd.DataFrame(arr))

步骤4：将Pyarrow表格保存成Parquet文件

使用Pyarrow中的函数将Pyarrow表格保存成Parquet文件：

import pyarrow.parquet as pq

pq.write_table(table, 'data.parquet')

最后，会生成一个名为”data.parquet”的文件，其中包含了Numpy数组中的数据。

总结

本文介绍了如何使用Python中的Numpy库将Numpy数组转换成Parquet格式的文件，而不使用Pandas作为中间桥梁。通过使用Pyarrow库，我们可以高效地进行大量数据的读写和转换，从而更好地应对数据处理和分析的需求。如果你对Python数据处理有兴趣，建议多学习和使用这些强大的库和工具。