Pandas.to_parquet() 无法转换 pandas.Timedelta 到 Apache Parquet：如何解决？

Pandas.to_parquet() 无法转换 pandas.Timedelta 到 Apache Parquet：深入探索与解决

问题：Timedelta 转换错误

在使用 pandas.to_parquet() 将包含 pandas.Timedelta 值的数据帧保存为 Parquet 文件时，我们可能会遇到以下错误：

pyarrow.lib.ArrowInvalid: ("Could not convert Timedelta('2903 days 00:00:00') with type Timedelta: tried to convert to double", 'Conversion failed for column value with type object')

这表明 Parquet 格式不支持 Timedelta 类型，导致转换失败。

原因分析

造成这种错误的潜在原因可能是：

• Parquet 格式限制： Parquet 数据格式缺乏对 Timedelta 类型原生支持。
• 数据完整性： value 列中可能存在无效值或类型不一致，阻碍了转换。

解决方法

解决此问题的几种方法如下：

1. 检查数据完整性： 确保 value 列中所有值都是有效的时间增量，没有无效值或其他类型的数据。
2. 使用 Apache Arrow： Apache Arrow 支持 Timedelta 类型。尝试使用 to_parquet(engine='pyarrow') 参数将数据帧保存为 Parquet 文件。
3. 字符串转换： 将 Timedelta 值转换为字符串，然后保存到 Parquet 文件。
4. 使用 Feather 格式： Feather 是一个专门为 Pandas 数据帧设计的二进制文件格式，支持 Timedelta 类型。
5. 自定义类型： 考虑定义一个自定义类型来表示 Timedelta 值，但需要编辑 Parquet 元数据，有一定技术难度。

示例代码

使用 Apache Arrow：

df.to_parquet("test.parquet", engine='pyarrow')

字符串转换：

df['value'] = df['value'].astype(str)
df.to_parquet("test.parquet")

使用 Feather 格式：

df.to_feather('test.feather')

注意事项

• Parquet 格式将 Timedelta 值存储为纳秒。
• Feather 格式将 Timedelta 值存储为二进制字符串。
• 使用自定义类型需要考虑兼容性和性能影响。

结论

通过解决 pandas.Timedelta 到 Apache Parquet 的转换问题，我们可以高效地存储和检索包含时间增量数据的 Pandas 数据帧。本指南提供了几种方法来解决这一挑战，使我们能够利用 Parquet 文件格式的强大功能。

常见问题解答

1. 为什么 Parquet 不支持 Timedelta 类型？

Apache Parquet 是一个面向列存储的二进制格式，其标准规范不包括对 Timedelta 类型原生支持。

2. Apache Arrow 是什么？

Apache Arrow 是一个高性能内存数据结构库，它支持 Timedelta 类型和 Parquet 格式。

3. Feather 格式与 Parquet 格式有何不同？

Feather 格式是一个专门为 Pandas 数据帧设计的二进制格式，支持 Timedelta 类型和快速读写操作。

4. 我需要定义自定义类型来存储 Timedelta 值吗？

在大多数情况下，可以使用上述方法将 Timedelta 值存储为 Parquet 文件。自定义类型通常需要在特定场景中。

5. 如何选择最佳解决方法？

选择最佳解决方法取决于项目需求和可用的技术栈。如果需要与其他工具兼容性，Apache Arrow 是一个很好的选择。对于性能优化，Feather 格式可能是更佳选择。