使用Python和pandas将目录中的JSON文件转换为Parquet文件。
使用Python和pandas将目录中的JSON文件转换为Parquet文件。
我正在努力将本地的json文件转换为parquet文件。每个文件都应该使用pandas转换为parquet文件并保存，这样我就会得到相同数量的文件，只是格式为parquet。
我遍历了我的目录，并将所有现有的json文件放入了一个pandas dataframe中。
path = 'trackingdata/'
df = list()
for root, dirs, files in os.walk(path, topdown=False):
for name in files:
df.append(os.path.join(root, name))
df = pd.DataFrame(df)
现在是在dataframe上循环遍历并使用以下代码将每个文件转换为parquet文件
df.to_parquet('trackingdata.parquet')
还是在上面的代码中循环遍历文件夹后写入转换会更好呢？如何将每个文件转换为parquet而不是将它们全部合并在一起？
问题的原因是需要将一个目录中的JSON文件转换为Parquet文件。解决方法是使用Python和Pandas编写一个函数来实现转换，并遍历目录中的每个JSON文件进行处理。
首先，我们定义一个名为json_to_parquet的函数。在这个函数中，我们使用Pandas的read_json方法读取JSON文件，并将其转换为一个DataFrame对象。然后，我们使用to_frame方法给DataFrame命名为"name"。接下来，我们根据输入的JSON文件路径生成一个相应的Parquet文件名，并使用to_parquet方法将DataFrame保存为Parquet文件。
然后，根据JSON文件的格式可能需要更改read_json方法的参数，并且可能需要参考Stack Overflow上的提示来处理一些特殊情况。
最后，我们使用os.walk方法遍历指定目录中的所有文件。对于每个文件，我们调用json_to_parquet函数来进行转换操作。通过使用os.path.join方法来获取文件的完整路径。
通过以上步骤，我们可以将目录中的所有JSON文件转换为Parquet文件。使用这种方法，我们可以方便地将JSON数据转换为更高效的Parquet格式，并且可以更好地处理和分析数据。