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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
pfile = fastparquet.ParquetFile(['data/data1.parq', 'data/data2.parq'])
data2.parq
到不同的目录,以下不起作用:
pfile = fastparquet.ParquetFile(['data/data1.parq', 'data2/data2.parq'])
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-b3d381f14edc> in <module>()
----> 1 pfile = fastparquet.ParquetFile(['data/data1.parq', 'data2/data2.parq'])
~/anaconda/envs/hv/lib/python3.6/site-packages/fastparquet/api.py in __init__(self, fn, verify, open_with, sep)
82 if isinstance(fn, (tuple, list)):
83 basepath, fmd = metadata_from_many(fn, verify_schema=verify,
---> 84 open_with=open_with)
85 self.fn = sep.join([basepath, '_metadata']) # effective file
86 self.fmd = fmd
~/anaconda/envs/hv/lib/python3.6/site-packages/fastparquet/util.py in metadata_from_many(file_list, verify_schema, open_with)
164 else:
165 raise ValueError("Merge requires all PaquetFile instances or none")
--> 166 basepath, file_list = analyse_paths(file_list, sep)
167
168 if verify_schema:
~/anaconda/envs/hv/lib/python3.6/site-packages/fastparquet/util.py in analyse_paths(file_list, sep)
221 if len({tuple([p.split('=')[0] for p in parts[l:-1]])
222 for parts in path_parts_list}) > 1:
--> 223 raise ValueError('Partitioning directories do not agree')
224 for path_parts in path_parts_list:
225 for path_part in path_parts[l:-1]:
ValueError: Partitioning directories do not agree
dask.dataframe.read_parquet
时遇到同样的错误,我假设使用相同的
ParquetFile
目的。
最佳答案
如果使用绝对路径或显式相对路径,这在 master 上的 fastparquet 中确实有效:
pfile = fastparquet.ParquetFile(['./data/data1.parq', './data2/data2.parq'])
./
应该被认为是一个错误 - 请参阅问题。
关于dask - 如何使用 dask/fastparquet 从多个目录读取多个 Parquet 文件(具有相同的架构),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46371182/
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