PythonでParquetファイルを操作する方法

Pythonは、データ分析や機械学習の分野で広く使用されています。その一方で、大量のデータを効率的に扱うためのフォーマットとしてParquetがあります。この記事では、PythonでParquetファイルを読み込む方法について説明します。

Pandasを使用したParquetファイルの読み込み

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasは、Parquetファイルの読み込みをサポートしています。以下に、Pandasを使用してParquetファイルを読み込む基本的なコードを示します。

import pandas as pd

# Parquetファイルのパス
filename = "/path/to/your/file.parquet"

# Parquetファイルの読み込み
df = pd.read_parquet(filename)

このコードは、指定したパスのParquetファイルを読み込み、その内容をPandasのDataFrameとして返します。

Pandasのread_parquet関数は、内部的にはPyArrowまたはFastParquetというライブラリを使用してParquetファイルを読み込みます。これらのライブラリは、Parquetファイルの読み込みを高速化するためのもので、それぞれ異なる依存関係を持っています。

以下に、それぞれのライブラリを指定してParquetファイルを読み込むコードを示します。

# PyArrowを使用した場合
df = pd.read_parquet(filename, engine='pyarrow')

# FastParquetを使用した場合
df = pd.read_parquet(filename, engine='fastparquet')

これらのライブラリは、ほぼ同じParquetフォーマットのファイルを読み書きできます。

以上、PythonでParquetファイルを読み込む基本的な方法について説明しました。これらの知識を活用して、大量のデータを効率的に扱うことができます。