如何使用时间戳过滤 dask.dataframe.read_parquet?

How do I filter dask.dataframe.read_parquet with timestamp?

我正在尝试使用 dask.dataframe.read_parquet 方法读取一些镶木地板文件。在数据中,我有一个名为 timestamp 的列,其中包含如下数据:

0     2018-12-20 19:00:00
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12    2018-12-21 07:00:00
13    2018-12-21 08:00:00
14    2018-12-21 09:00:00
15    2018-12-21 10:00:00
16    2018-12-21 11:00:00
17    2018-12-21 12:00:00
18    2018-12-21 13:00:00
19    2018-12-21 14:00:00
20    2018-12-21 15:00:00

我想根据时间戳和 return 过滤过去 10 天内的数据。我该怎么做?

我试过类似的方法:

filter_timestamp_days = pd.Timestamp(datetime.today() - timedelta(days=days))
filters = [('timestamp', '>', filter_timestamp_days)]
df = dask_df.read_parquet(DATA_DIR, engine='pyarrow', filters=filters)

但我收到错误消息:

TypeError: Cannot compare type 'Timestamp' with type 'bytes_'

原来问题出在我使用的数据源上。我测试了最初用 dask 编写的不同数据源,它的工作原理如下:

filter_timestamp_days = pd.Timestamp(datetime.today() - timedelta(days=days))
filters = [('timestamp', '>', filter_timestamp_days)]
df = dask_df.read_parquet(DATA_DIR, engine='fastparquet', filters=filters)

我不需要进一步转换 filter_timestamp_days。以前的数据源是用 Scala 客户端编写的,似乎元数据在 dask 中不可读。

感谢大家的贡献。