在处理当今动辄数 TB 的大规模数据集时，选择高效的文件格式不仅是性能优化的手段，更是项目成败的关键。如果你曾经在数 GB 的 CSV 文件上挣扎过，忍受过漫长的加载时间，或者因为内存不足（OOM）而导致 Jupyter Kernel 崩溃，那么你绝对需要了解 Parquet 这种列式存储格式。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 的 Pandas 库来读取 Parquet 文件，并结合 2026 年最新的AI 辅助开发和云原生理念，探索为什么它是现代数据科学项目中的“瑞士军刀”。我们将一起通过实际代码示例，从基础读取到高级优化，再到如何利用 AI 代理来辅助我们处理数据工程中的复杂挑战。
为什么选择 Parquet 格式？
在我们开始写代码之前，先让我们聊聊为什么 Parquet 在 2026 年依然如此不可动摇。与传统的 CSV 或 JSON 行式存储格式不同，Parquet 是一种列式存储格式。这意味着同一列的数据在物理上是存储在一起的，这对于现代硬件的缓存机制极度友好。
这对我们有什么实际好处呢？
想象一下，如果你有一个包含 100 列的数据集，但你的分析只需要用到其中的两列（比如“日期”和“销售额”）。
- CSV 的情况：系统必须读取整个文件（包括那 98 个你不需要的列）到内存中，然后再丢弃它们。在机械硬盘上这简直是灾难，即使是在 NVMe SSD 上，这也是对宝贵 I/O 带宽的巨大浪费。
- Parquet 的情况：系统只会读取“日期”和“销售额”这两列的数据。读取速度可能会快 10 倍甚至更多，且内存占用极低。
此外，Parquet 还支持高效的压缩编码（如 Snappy, ZSTD, Gzip）和元数据管理。这使得它在 Apache Spark, DuckDB, Polars 以及 ClickHouse 等现代数据栈中成为标准配置。我们还经常听到分区 的概念，这是指根据某一列的值（例如年份或地区），将数据物理拆分到不同的文件夹中。在处理云存储（如 AWS S3 或 Azure Blob）上的数据湖时，这能让我们像过滤普通目录一样过滤数据，从而极大地降低云存储成本。
准备工作：核心概念与安装
为了完成后续的操作，我们需要了解几个核心角色。在 2026 年的生态中，Pandas 通常是作为数据的“交互界面”，而繁重的解析工作则由后端引擎完成。
- Pandas DataFrame：我们将数据加载到内存后，它就变成了 DataFrame。你可以把它想象成一个超级强大的 Excel 表格，支持各种复杂的数据操作。
- PyArrow：这是 Apache Arrow 的 Python 库。Pandas 本身并不“懂” Parquet 格式的细节，它依赖于 PyArrow 作为引擎来读取和解析这些二进制文件。我们可以把它看作是 Pandas 和 Parquet 文件之间的翻译官。
- FastParquet：另一个可选引擎，基于 NumPy，在某些特定场景下（如需要与旧版 Pandas 兼容）会有用，但如今 PyArrow 绝对是主流。
在开始之前，请确保你的环境中已经安装了必要的库。打开你的终端或命令行，运行以下命令：
# 安装 pandas 和 pyarrow
# 建议使用虚拟环境或 uv 包管理器以提高速度
pip install pandas pyarrow
方法一：底层解析 —— 使用 PyArrow 直接读取
虽然我们主要关注 Pandas，但了解底层发生了什么总是有益的。在处理超大文件时，PyArrow 提供了比 Pandas 更细粒度的控制权，且支持零拷贝读取。直接使用 PyArrow 可以让我们在不完全加载到内存的情况下查看数据的元信息。
#### 1. 读取 Parquet 元数据
首先，让我们导入 pyarrow.parquet 模块。我们不需要一次性将所有数据加载进内存，而是先读取文件的“骨架”——也就是它的 Schema（架构）和元数据。
import pyarrow.parquet as pq
# 指定文件路径
file_path = ‘weather.2016.parquet‘
# 创建 ParquetFile 对象，这不会立即加载全部数据，只会读取文件脚部的元数据
parquet_file = pq.ParquetFile(file_path)
# 让我们看看这个文件里有哪些列
print(f"文件包含的列数: {parquet_file.num_columns}")
print(f"包含的行组 数量: {parquet_file.num_row_groups}")
print("
列名与数据类型:")
# 打印 Schema，帮助我们了解每一列的数据类型，这是防止后续类型报错的关键一步
print(parquet_file.schema_arrow)
在这个步骤中，我们只是快速地“瞄了一眼”文件。这在处理超大文件时非常有用，可以让我们在加载数据前确认列名是否正确，或者数据类型是否符合预期。
#### 2. 读取数据到 Arrow Table
如果我们确认元数据无误，就可以使用 read_table 方法将数据读取到一个 PyArrow Table 对象中。
# 将整个文件读取为 Arrow Table
# 这一步通常比直接转成 DataFrame 要快，因为它还没进行 Pandas 的索引构建等昂贵操作
table = pq.read_table(file_path)
# 打印 table 对象查看内容
print(table)
输出示例：
pyarrow.Table
ForecastSiteCode: int64
ObservationTime: int64
ObservationDate: timestamp[ms]
WindDirection: int64
...
----
ForecastSiteCode: [[3002,3005,3008,...]]
ObservationTime: [[0,0,0,...]]
...
#### 3. 转换为 Pandas DataFrame
将 Arrow Table 转换为 DataFrame 非常简单，只需一行代码：
# 将 Arrow Table 转换为 Pandas DataFrame
df = table.to_pandas()
# 让我们查看 DataFrame 的形状 (行数, 列数)
print(f"数据集形状: {df.shape}")
# 打印前 5 行数据，并使用 .T 转置以便在窄屏上更好地查看所有列
print(df.head().T)
方法二：便捷之选 —— 使用 Pandas 直接读取
在日常开发中，我们通常希望走捷径。Pandas 提供了一个高度封装的函数 read_parquet，它自动处理了引擎的选择、数据的读取以及到 DataFrame 的转换。
#### 1. 基础读取用法
这是最直接的“一行代码”解决方案：
import pandas as pd
# 直接读取 parquet 文件为 DataFrame
# Pandas 3.0+ 默认会优先使用 pyarrow 引擎
df = pd.read_parquet(‘weather.2016.parquet‘)
# 查看前 5 行
print(df.head())
进阶实战：企业级性能优化
在实际的数据工程场景中，性能优化是绕不开的话题。随着数据量的增长，盲目地 pd.read_parquet(‘huge_file.parquet‘) 可能会导致你的内存溢出（OOM）。让我们来看看如何像专业人士一样优化读取过程。
#### 1. 仅读取需要的列（列裁剪）
假设我们只需要分析“风速”和“温度”，而不关心站点代码或经纬度。我们可以通过 columns 参数指定需要的列名。这不仅减少了内存占用，更大幅减少了磁盘 I/O 时间。
# 只读取我们关心的三列
cols_to_use = [‘WindSpeed‘, ‘ScreenTemperature‘, ‘ObservationDate‘]
# 使用 columns 参数进行过滤读取
df_subset = pd.read_parquet(
‘weather.2016.parquet‘,
columns=cols_to_use
)
print(df_subset.head())
#### 2. 处理分区数据集与过滤器下推
在大型数据仓库中，Parquet 文件通常被存储在分区目录结构中。更重要的是，Parquet 支持谓词下推，这意味着过滤操作可以在读取文件之前完成，甚至只读取文件中的某些 Row Groups。
让我们来看一个结合了分区过滤和行级过滤的高级例子：
# 假设我们有一个巨大的分区数据集
# 路径结构: data/year=2022/month=01/...
# 方法一：直接读取目录（Pandas 会自动处理分区列）
df_all = pd.read_parquet(‘data/‘)
# 方法二：使用过滤器进行谓词下推
# 这里的魔法在于，Pandas/PyArrow 只会读取符合条件的数据块，极大减少 IO
df_filtered = pd.read_parquet(
‘data/‘,
filters=[
(‘year‘, ‘==‘, 2022), # 分区过滤
(‘ScreenTemperature‘, ‘>‘, 30) # 行内数据过滤（如果文件包含统计信息）
]
)
2026 前沿视角：AI 辅助的数据工程实践
作为新时代的开发者，我们的工作流正在被 AI 重塑。在处理 Parquet 数据时，我们不仅要会写代码，还要懂得如何与 Agentic AI 协作。
#### 1. 使用 AI IDE 优化工作流
在 Cursor 或 Windsurf 等 AI 原生 IDE 中，我们可以通过自然语言生成复杂的读取逻辑。例如，你可以在编辑器中输入注释：
# TODO: 使用 PyArrow 读取 weather.parquet，只读取 ‘ObservationDate‘ 在 2016 年之后的数据
# 并且强制将 ‘ForecastSiteCode‘ 转换为 string 类型，避免后续 merge 时的类型冲突
然后，利用 AI 的补全功能，它会自动推断出 INLINECODE18326379 参数和 INLINECODE43a81203 参数的正确用法，这比翻阅文档要快得多。
#### 2. AI 驱动的数据探索
对于未知的数据集，我们不需要编写繁琐的 df.describe()。我们可以编写一个脚本，结合 LLM (大语言模型) 来自动分析数据特征：
import pandas as pd
import json
# 1. 读取极小一部分样本数据用于分析
df_sample = pd.read_parquet(‘weather.2016.parquet‘).head(100)
# 2. 构造提示词 发送给 AI
# 这里我们模拟一个将数据特征发送给 AI 分析的过程
metadata = {
"columns": list(df_sample.columns),
"dtypes": {col: str(dtype) for col, dtype in df_sample.dtypes.items()},
"sample_null_counts": df_sample.isnull().sum().to_dict()
}
# 在实际项目中，你可以将此 metadata 发送给 OpenAI API 或本地模型
# 询问：“根据这个元数据，我该如何高效读取这个文件？哪些列可能包含脏数据？”
print(json.dumps(metadata, indent=2))
通过这种方式，我们将 数据探索 变成了一种对话，而不是反复的“试错-修改代码-再运行”循环。
现代开发中的陷阱与解决方案
在 2026 年，虽然工具进步了，但新的问题也随之而来。
#### 1. PyArrow 版本兼容性
这是一个经典但依然棘手的问题。如果 Parquet 文件是由最新的 Spark 或 PyArrow 版本写入的，它可能使用了旧版 Pandas 无法识别的新特性（如某些加密方式或新的压缩算法）。
解决方案：
- 环境隔离：始终使用 INLINECODE73a5d36c 或 INLINECODEcee06083 锁定版本。在
pyproject.toml中明确依赖。 - 降级处理：如果遇到
ArrowInvalid错误，尝试显式指定旧版引擎或更新 PyArrow。
# 如果遇到读取错误，尝试显式指定引擎
df = pd.read_parquet(‘file.parquet‘, engine=‘fastparquet‘) # 或 pyarrow
#### 2. 系统架构决策：何时不用 Pandas？
虽然 Pandas 很棒，但在 Serverless 或 边缘计算 环境中，Pandas 的内存开销可能太大。如果我们的代码运行在一个内存受限的 AWS Lambda 函数中，加载一个 1GB 的 Parquet 文件可能会导致函数崩溃。
替代方案：
- DuckDB：拥有强大的 Parquet 支持和极低的内存占用。我们可以直接用 SQL 查询 Parquet 文件。
- Polars：基于 Rust 的库，利用 LazyFrame (懒加载) 技术，性能往往比 Pandas 高出数倍，且内存更友好。
# Polars 的示例：极致性能与低内存
import polars as pl
# 这里的 scan_parquet 是懒加载，不会立即读取数据
df_pl = pl.scan_parquet("weather.2016.parquet")
.filter(pl.col("ScreenTemperature") > 30)
.select(["ObservationDate", "WindSpeed"])
.collect() # 只有在这里才真正执行计算
总结与最佳实践
在这篇文章中，我们从零开始，探索了 Parquet 格式的底层逻辑，并学习了如何利用 Pandas 和 PyArrow 高效地读取数据。我们甚至展望了 AI 辅助开发的未来。
让我们回顾一下关键要点：
- 格式优先：只要是处理大规模数据，避免使用 CSV。Parquet 的列式存储能为你节省 90% 的读取时间。
- 按需读取：养成使用 INLINECODE294d2a6d 和 INLINECODEb08fb957 的习惯。这是区分初学者和资深数据工程师的关键。
- 工具链升级：不要死守 Pandas。对于超大数据或受限环境，尝试 Polars 或 DuckDB。
- 拥抱 AI：利用 AI IDE 来辅助编写重复性的数据加载代码，让你专注于核心的业务逻辑。
- 元数据先行：在处理未知文件时，先看 Schema，再看数据，避免类型转换的隐性坑。
现在，你已经掌握了在 2026 年处理 Parquet 文件的核心技能。数据科学的世界变化很快，但高效的 I/O 原理永不过时。祝你的数据分析之旅顺畅愉快！