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我正在尝试使用 fastparquet 打开文件,但出现错误:
RuntimeError: Decompression 'SNAPPY' not available. Options: ['GZIP', 'UNCOMPRESSED']
python 3.6.5 hc3d631a_2
python-snappy 0.5.2 py36_0 conda-forge
snappy 1.1.7 hbae5bb6_3
fastparquet 0.1.5 py36_0 conda-forge
最佳答案
跑:
pip install python-snappy
pip install pyarrow
pyarrow
包裹。
pip
的错误, 使用
conda
相反(即
conda install python-snappy
或者如果您仍然有错误
conda install -c conda-forge python-snappy
)。
关于python-3.x - 解压 'SNAPPY' 不适用于 fastparquet,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50800748/
我使用 dask 的 dataframe to_parquet 方法创建了一个 parquet 文件,并使用 fastparquet 作为引擎。使用 fastparquet.ParquetFile 读
我有一个配置单元格式和快速压缩的 Parquet 文件。它适合内存,并且 pandas.info 提供以下数据。 parquet 文件中每组的行数仅为 100K >>> df.info() Inde
经过一番搜索后,我未能找到 fastparquet 和 pyarrow 的彻底比较。 我找到了这个博客 post (速度的基本比较)。 和一个 github discussion声称使用 fastpa
我们的 parquet 文件存储在 aws S3 存储桶中,并由 SNAPPY 压缩。我能够使用 python fastparquet 模块读取未压缩版本的 Parquet 文件,但不能读取压缩版本。
我正在尝试使用 fastparquet 打开文件,但出现错误: RuntimeError: Decompression 'SNAPPY' not available. Options: ['GZIP
我需要使用 dask 将具有相同架构的多个 Parquet 文件加载到单个数据框中。这在它们都在同一目录中时有效,但当它们在不同的目录中时无效。 例如: import fastparquet pfil
我在已经安装了 python (3.6) 和 anaconda 的 EC2 服务器中安装了以下模块: 活泼的 pyarrow s3fs 快速拼花 除了 fastparquet 其他一切都适用于导入。当
我在 PyCharm venv 中使用 Python 3.6 解释器,并尝试将 CSV 转换为 Parquet。 import pandas as pd df = pd.read_csv('/p
我有一个数百万条记录的 SQL 表,我打算使用 pyarrow 库将其写入文件夹中的许多 Parquet 文件。数据内容似乎太大,无法存储在单个 parquet 文件中。 但是,我似乎无法在 pyar
我正在尝试为 AWS Lambda 创建代码以将 csv 转换为 parquet。我可以使用 Pyarrow 做到这一点,但它的大小太大(约 200 MB 未压缩),因此我无法在 Lambda 的部署
我是一名优秀的程序员,十分优秀!