如何使用 TensorFlow-IO 按行读取带有数组的 Parquet 文件？
2024-03-23 12:55:30
使用 TensorFlow-IO 从带有数组的 Parquet 文件中按行读取数据
简介
欢迎来到我们的技术博客！今天，我们将解决一个常见问题：如何使用 TensorFlow-IO 从带有数组或映射的列的 Parquet 文件中按行读取数据。我们将深入探讨问题并提供解决该问题的详细步骤，让您轻松处理嵌套结构数据。
问题
使用 TensorFlow-IO 的 from_parquet 函数读取 Parquet 文件时，如果文件包含带有嵌套结构的列，例如数组或映射，您可能会遇到一个问题。from_parquet 函数会按数组元素级别而不是按行级别返回数据，导致每个行的笛卡尔积，其中每个元素与数组中的所有其他元素配对。
解决方法
为了按行读取嵌套结构的 Parquet 文件，需要对 from_parquet 函数的输入进行一些修改：
- 指定列名： 传入
from_parquet函数的columns参数应包含嵌套结构列的完整名称，包括其嵌套路径。例如，device_type.list和previous_scores.list。 - 使用
RaggedTensorDataset：from_parquet函数将返回一个Dataset，其中每个元素是一个RaggedTensor。RaggedTensor可以表示具有可变长度的形状或结构的数据。
示例代码
为了更好地理解，我们提供了示例代码，展示如何按行读取带有嵌套结构的 Parquet 文件：
import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio
# 指定完整的列名
column_names = ["timestamp", "device_type.list", "previous_scores.list"]
# 使用 RaggedTensorDataset
dataset = tfio.IODataset.from_parquet(
source_file_path,
columns=column_names,
output_types=(tf.int64, tf.ragged.RaggedTensor, tf.ragged.RaggedTensor)
)
# 处理 RaggedTensor
for row in dataset:
timestamp = row[0]
device_type = row[1].to_tensor()
previous_scores = row[2].to_tensor()
# 处理数据并执行所需的操作
输出
通过上述修改，输出将是一个 Dataset，其中每个元素是一个 RaggedTensor，表示嵌套结构列的完整行。timestamp 将是一个标量，而 device_type 和 previous_scores 将是表示每行相应列表值的张量。
结论
通过指定完整的列名并使用 RaggedTensorDataset，您可以使用 TensorFlow-IO 按行读取具有嵌套结构的 Parquet 文件。此解决方案消除了笛卡尔积并允许您以有意义的方式访问数据。
常见问题解答
-
为什么
from_parquet函数会按数组元素级别返回数据？默认情况下，
from_parquet函数将每个数组元素视为单个元素，而不是嵌套结构的一部分。 -
如何将
RaggedTensor转换为常规张量？可以使用
to_tensor方法将RaggedTensor转换为常规张量，但它会将填充值填充为 0。 -
是否可以指定特定填充值？
是的，您可以指定
padding_value参数以指定特定的填充值。 -
如何处理不同的嵌套结构？
RaggedTensor可以处理各种嵌套结构，包括列表、映射和嵌套列表。 -
还有其他读取 Parquet 文件的方法吗？
TensorFlow-IO 还提供其他方法，例如
read_parquet，用于读取 Parquet 文件。但是，这些方法可能无法处理嵌套结构的数据。
