• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Archivos Parquet en Julia

Apache Arrow, Parquet

diciembre 22, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

En una publicación reciente se ha visto las ventajas que ofrece el uso de archivos Parquet frente a CSV o Feather en Pandas. Consiguiendo guardar un conjunto de datos aleatorios en un archivo un 10% más pequeño que CSV con compresión hasta 100 veces más rápido. Algo que, en algunos puntos, mejora el rendimiento de Feather. Veamos como se puede trabajar con archivos Parquet en Julia.

Instalación del paquete Parquet.jl

Antes de poder trabajar con archivos Parquet en Julia es necesario instalar el paquete Parquet.jl. Para esto se usará el método estándar de instalación de Julia, esto es, importar Pkg y llamar al método add() de este con el nombre del paquete a instalar. Lo que se puede hacer en las siguientes líneas de código

julia> using Pkg

julia> Pkg.add("Parquet")

Proceso que descargará e instalará tanto el paquete como todas sus dependencias necesarias en nuestro sistema.

Importación de archivos Parquet en Julia

Ahora, una vez instalado el paquete en nuestro sistema, ya es posible trabajar con archivos en formato Parquet con Julia. Para lo que deberemos instanciar el paquete tanto Parquet como DataFrames. Una vez hecho esto se puede llamar a la función read_parquet() con la ruta al archivo y pasar la salida a DataFrame.

julia> using Parquet, DataFrames

julia> df = DataFrame(read_parquet("data.parquet"))

Consiguiendo de esta manera que el contenido del archivo en el objeto df.

Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas
En Analytics Lane
Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas

Publicidad


Exportación de archivos Parquet en Julia

Por otro lado, para guardar el contenido de un DataFrame en un archivo con formato Parquet es necesario recurrir a la función write_parquet() cuya primer parámetro es la ruta al archivo y el segundo el DataFrame.

julia> write_parquet("julia.parquet", df)

Al igual que sucede en Python, por defecto el archivo se guarda con la compresión snappy, siendo necesario indicar el formato si se desea otro. PAra lo que se tiene que utilizar la propiedad compression_codec:

julia> write_parquet("julia.parquet.gzip", df, compression_codec = "GZIP")

Conclusiones

En esta entrada se ha visto como se puede trabajar con archivos Parquet en Julia, un formato de archivo que tiene muchas ventajas cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Ventajas que se discutieron en una entrada anterior.

Imagen de PIRO4D en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar
  • Curiosidad: El “bug”, la polilla y la leyenda de Grace Hopper
  • BG/BB: el modelo de CLV para compras en períodos discretos

Publicado en: Julia Etiquetado como: Apache Arrow, Parquet

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Curiosidad: El “bug”, la polilla y la leyenda de Grace Hopper

agosto 27, 2026 Por Daniel Rodríguez

BG/BB: el modelo de CLV para compras en períodos discretos

agosto 25, 2026 Por Daniel Rodríguez

Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas

agosto 20, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Truco: reemplazar los valores NaN en los DataFrame Pandas publicado el mayo 30, 2022 | en Python
  • La distancia de Mahalanobis publicado el abril 19, 2024 | en Ciencia de datos
  • Descomposición de la fórmula de la celda de Excel Add-in para auditar las fórmulas en Excel publicado el junio 30, 2021 | en Herramientas
  • Faker en Python: qué es, para qué sirve y cómo generar datos sintéticos realistas publicado el febrero 17, 2026 | en Python
  • Interés compuesto: la fuerza que multiplica tu dinero (y los errores que la anulan) publicado el mayo 14, 2026 | en Ciencia de datos

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto