Функция read_orc

Функция read_orc загружает данные из файлов формата ORC (Optimized Row Columnar) в объект DataFrame. Основным параметром является путь к файлу. Функция также поддерживает загрузку из нескольких файлов и объектов файлового типа.

Синтаксис

pd.read_orc(path, columns=None, dtype=None, storage_options=None)

Основные параметры функции:

path - строка с путём к ORC-файлу или список путей к нескольким файлам
columns - список имён колонок для загрузки (если не указан, загружаются все колонки)
dtype - словарь с указанием типов для конкретных колонок
storage_options - дополнительные параметры для облачных хранилищ

Пример

Создадим небольшой ORC-файл и загрузим из него данные:

import pandas as pd

# Создаём DataFrame
df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# Сохраняем в ORC
df.to_orc('data.orc')

# Читаем данные из ORC-файла
res = pd.read_orc('data.orc')
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Загрузим только определённые колонки с помощью параметра columns:

import pandas as pd

# Читаем только колонку 'b'
res = pd.read_orc('data.orc', columns=['b'])
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Укажем тип данных для колонки с помощью параметра dtype:

import pandas as pd

# Принудительно задаём тип float для колонки 'a'
res = pd.read_orc('data.orc', dtype={'a': 'float64'})
print(res.dtypes)

Результат выполнения кода:

a	float64
b	 int64
dtype: object

Пример

Загрузим данные сразу из нескольких ORC-файлов:

import pandas as pd

# Создаём два файла
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [10, 20]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [3, 4], 'b': [30, 40]})
df1.to_orc('data1.orc')
df2.to_orc('data2.orc')

# Читаем оба файла
res = pd.read_orc(['data1.orc', 'data2.orc'])
print(res)

Результат выполнения кода:

Смотрите также

функция read_parquet,
которая читает данные из формата Parquet
функция read_feather,
которая читает данные из формата Feather
функция read_csv,
которая читает данные из CSV-файлов
метод read_pickle,
который читает данные из Pickle-файлов