Redis
 sql >> Baza danych >  >> NoSQL >> Redis

Jak ustawić / pobrać ramki danych Pandy do Redis za pomocą pyarrow

Oto pełny przykład użycia pyarrow do serializacji ramki danych pandas do przechowywania w redis

apt-get install python3 python3-pip redis-server
pip3 install pandas pyarrow redis

a potem w Pythonie

import pandas as pd
import pyarrow as pa
import redis

df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3]})
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

context = pa.default_serialization_context()
r.set("key", context.serialize(df).to_buffer().to_pybytes())
context.deserialize(r.get("key"))
   A
0  1
1  2
2  3

Właśnie wysłałem PR 28494 do pand, aby zamieścić ten przykład pyarrow w dokumentacji.

Dokumenty referencyjne:

  • https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_msgpack.html
  • https://arrow.apache.org/docs/python/ipc.html#arbitrary-object-serialization
  • https://arrow.apache.org/docs/python/memory.html#pyarrow-buffer
  • https://stackoverflow.com/a/37957490/4126114


  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Integracja bibliotek Flask-Mail i Redis Queue daje błąd

  2. Jak połączyć się z kontenerem Redis za pomocą Docker Compose?

  3. Jak przechowywać i pobierać słownik za pomocą redis

  4. Jak zaimplementować Redis Multi-Exec za pomocą Spring-data-Redis

  5. Anuluj oferty pracy w Laravel