Apache DataFusion Python 绑定教程

最新推荐文章于 2025-05-14 01:45:08 发布

黎情卉Desired

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Apache DataFusion Python 绑定教程

arrow-datafusion-python Apache Arrow DataFusion Python Bindings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arrow-datafusion-python

1. 项目介绍

Apache DataFusion Python 绑定是一个用于与 Apache Arrow 内存查询引擎 DataFusion 进行交互的 Python 库。DataFusion 是一个高性能的分布式查询引擎，支持 SQL 和 DataFrame API，适用于处理大规模数据集。通过这些 Python 绑定，开发者可以在 Python 环境中直接使用 DataFusion 的功能，构建新的数据系统或集成到现有系统中。

主要功能

使用 SQL 或 DataFrame API 执行查询。
支持 CSV、Parquet 和 JSON 数据源。
查询优化使用 DataFusion 的查询优化器。
支持用户定义的 Python 代码从 SQL 中执行。
数据可以与 Pandas 和其他支持 PyArrow 的 DataFrame 库进行交换。
支持查询计划的序列化和反序列化（Substrait 格式）。
实验性支持将 SQL 查询转换为 DataFrame 调用（使用 Polars、Pandas 和 cuDF）。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过 pip 或 conda 安装 DataFusion Python 绑定：

# 使用 pip 安装
pip install datafusion

# 或者使用 conda 安装
conda install -c conda-forge datafusion

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用 DataFusion 执行 SQL 查询并处理 Parquet 文件：

from datafusion import SessionContext

# 创建 DataFusion 上下文
ctx = SessionContext()

# 注册 Parquet 文件到上下文
ctx.register_parquet('taxi', 'yellow_tripdata_2021-01.parquet')

# 执行 SQL 查询
df = ctx.sql("""
    SELECT passenger_count, COUNT(*) 
    FROM taxi 
    WHERE passenger_count IS NOT NULL 
    GROUP BY passenger_count 
    ORDER BY passenger_count
""")

# 将结果转换为 Pandas DataFrame
pandas_df = df.to_pandas()

# 绘制图表
fig = pandas_df.plot(kind="bar", title="Trip Count by Number of Passengers").get_figure()
fig.savefig('chart.png')