Parquet в Pandas

Столбцовый бинарный Parquet сжимает данные и быстро отдаёт их при повторном чтении. Метод to_parquet записывает таблицу в файл, функция read_parquet возвращает таблицу из сохранённого файла.

Соберём таблицу с городами и температурой, запишем её в cities.parquet без индекса строк и выведем таблицу после чтения:

import pandas as pd

data = {
	'city': ['Paris', 'Rome'],
	'temp': [18, 22],
}
weather = pd.DataFrame(data)
weather.to_parquet(
	'cities.parquet',
	index=False,
)
loaded = pd.read_parquet('cities.parquet')
print(loaded) # выведет     city  temp
              #       0  Paris    18
              #       1   Rome    22

В выводе снова две строки и те же значения в столбцах city и temp.

Создайте таблицу с полями team и goals для Fox 3 и Owl 1. Сохраните её в match.parquet, загрузите файл и выведите полную таблицу.

Из столбцов sku и stock с A1 50 и B2 20 запишите данные в items.parquet без индекса. Прочитайте файл и выведите имя первого столбца.

Соберите таблицу class Math, Art и hours 4, 2. Выгрузите её в schedule.parquet, прочитайте обратно и покажите сумму столбца hours.