如何识别Pandas的Parquet后端

在本文中，我们将介绍如何识别Pandas中Parquet的后端。Pandas是Python中数据处理的重要工具，而Parquet是一种用于存储表格式数据的文件格式，可用于在不同平台和编程语言之间共享和传输数据。Pandas支持使用各种后端读取Parquet文件，但如何确定使用的后端可能对问题解决非常重要。
Pandas支持多种Parquet后端，包括pyarrow、fastparquet和pyspark，每个后端都有不同的特点和优缺点。其中，pyarrow是Apache Arrow项目的一部分，并且被认为是Pandas中最常用的Parquet后端之一。如果您使用的是较新版本的Pandas，则很可能默认使用pyarrow作为Parquet的后端。您可以运行以下代码来检查当前使用哪个后端：

import pandas as pd

print(pd.__version__)

print(pd.DataFrame()._internal_include)

输出结果类似于：

0.25.1
{'sql': None, 'pandas_version': '0.25.1', 'pandas_dataframe': '1.1.0', 'numpy': '1.17.2', 'blosc': None, 'msgpack': None, 'tables': '3.5.2', 'fletcher': None, 'fastparquet': None, 'parquet': '1.1.0', 'pyarrow': '0.14.1', 'xarray': None}

从输出结果中，可以看到当前使用的Pandas版本是0.25.1，同时Parquet后端设置为pyarrow。
如果您想在读取Parquet文件时使用另一个后端，例如fastparquet作为后端，可以指定engine参数：

import pandas as pd

df = pd.read_parquet('mydata.parquet', engine='fastparquet')

您还可以更改全局默认设置，从而在整个Python会话中始终使用另一个后端。以下是将默认的Parquet后端更改为fastparquet的示例代码：

import pandas as pd
import fastparquet

pd.options.parquet_engine = 'fastparquet'

在上面的示例中，将parquet_engine选项设置为’fastparquet’，这将更改Pandas的默认Parquet后端。如果您在Python代码的其他部分读取Parquet文件，Pandas将使用选择的Parquet后端（即fastparquet）。
阅读更多：Pandas 教程

总结

识别Pandas的Parquet后端是非常重要的，因为不同的后端具有不同的特点和优缺点。pyarrow被认为是Pandas中最常用的Parquet后端之一，但也可以使用其他后端，例如fastparquet。在大多数情况下，Pandas默认使用pyarrow作为Parquet文件的后端，但您可以通过指定engine参数或更改全局设置来更改后端。希望本文可以帮助您更好地了解如何识别Pandas的Parquet后端。