Pandas使用谓词从pyarrow.parquet.ParquetDataset中过滤行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas的谓词来从pyarrow.parquet.ParquetDataset中过滤行。Pandas是一个流行的Python数据分析库，它能够处理各种不同格式的数据，而pyarrow是一个跨语言的内存资源文件格式，它允许您高效地读取和写入存储在磁盘上的大型数据集。

阅读更多：Pandas 教程

什么是谓词

在Pandas中，谓词是一种过滤器，它是一个布尔函数，它将DataFrame的每一行作为输入，并返回一个布尔值来标识它是否应该被过滤。谓词使用特定的逻辑运算符来组合多个条件，并在DataFrame中过滤行。以下是一些常见的谓词：

!=
>
<
>=
<=
isin()

从Parquet文件中读取数据

在本例中，我们将使用pyarrow的ParquetDataset类来读取存储在Parquet文件中的数据。Parquet文件是一种高效的列式存储格式，它非常适用于存储和查询大型数据集。

下面是代码示例：

import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq

# 从Parquet文件中读取数据
dataset = pq.ParquetDataset('data.parquet')
table = dataset.read()
df = table.to_pandas()

上面的代码使用了pyarrow的ParquetDataset类来读取存储在Parquet文件中的数据，然后将表格转换为一个Pandas DataFrame。

使用谓词过滤数据

现在，我们已经读取了数据，接下来我们将使用谓词来过滤该数据。假设我们有一个DataFrame，其中包含一个名为“age”的列。

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

我们可以使用以下代码来过滤年龄大于30的行：

predicate = df['age'] > 30
filtered_df = df[predicate]

上面的代码使用大于运算符创建了一个谓词，并将其应用于DataFrame。它将返回一个包含所有符合条件的行的新DataFrame。

我们还可以使用逻辑运算符“与”和“或”来组合多个谓词。例如，以下代码将返回一个DataFrame，其中行的年龄在25到35岁之间或名称为“Bob”。

predicate1 = (df['age'] >= 25) & (df['age'] <= 35)
predicate2 = df['name'] == 'Bob'
final_predicate = predicate1 | predicate2
filtered_df = df[final_predicate]