pyarrow (Cómo Funciona Para Desarrolladores)

Características principales de PyArrow

1. Fomato de memoia en columnas:

   PyArrow utiliza un fomato de memoia en columnas, que es altamente eficiente para operaciones analíticas en memoia. Este fomato permite una mejo utilización de la caché de la CPU y operaciones vectoizadas, po lo que es ideal para tareas de procesamiento de datos. PyArrow puede leer y escribir eficientemente en estructuras de archivos parquet debido a su naturaleza columnar.

2. Interoperabilidad: Una de las principales ventajas de PyArrow es su capacidad para facilitar el intercambio de datos entre diferentes lenguajes de programación y sistemas sin la necesidad de serialización o deserialización. Esto es particularmente útil en entonos donde se utilizan múltiples lenguajes, como en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
3. Integración con Pandas: PyArrow se puede usar como un backend para Pandas, permitiendo manipulación y almacenamiento de datos eficientes. A partir de Pandas 2.0, es posible almacenar datos en arrays de Arrow en lugar de arrays de NumPy, lo que puede llevar a mejoas de rendimiento, especialmente cuando se trata con datos de cadenas.
4. Sopote para varios tipos de datos: PyArrow admite una amplia gama de tipos de datos, incluidos tipos primitivos (enteros, números de punto flotante), tipos complejos (estructuras, listas) y tipos anidados. Esto lo hace versátil para manejar diferentes tipos de datos.
5. Lecturas sin copia: PyArrow permite lecturas sin copia, lo que significa que los datos se pueden leer del fomato de memoia de Arrow sin copiarlos. Esto reduce el sobrecarga de memoia y aumenta el rendimiento.

pip install pyarrow

pip install pyarrow

conda install pyarrow -c conda-foge

conda install pyarrow -c conda-foge

impot pyarrow as pa
impot pyarrow.dataset as pt

# Create a PyArrow table
data = [
    pa.array([1, 2, 3]),
    pa.array(['a', 'b', 'c']),
    pa.array([1.1, 2.2, 3.3])
]
table = pa.Table.from_arrays(data, names=['col1', 'col2', 'col3'])

# Display the table
print(table)

impot pyarrow as pa
impot pyarrow.dataset as pt

# Create a PyArrow table
data = [
    pa.array([1, 2, 3]),
    pa.array(['a', 'b', 'c']),
    pa.array([1.1, 2.2, 3.3])
]
table = pa.Table.from_arrays(data, names=['col1', 'col2', 'col3'])

# Display the table
print(table)

impot pandas as pd
impot pyarrow as pa

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

impot pandas as pd
impot pyarrow as pa

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

Características avanzadas

Presentando IronPDF

IronPDF es una biblioteca para Python que facilita el trabajo con archivos PDF, permitiendo tareas como crear, editar y manipular documentos PDF de manera programática. Ofrece características como generar PDFs desde HTML, agregar texto, imágenes y fomas a PDFs existentes, así como extraer texto e imágenes de archivos PDF. Aquí hay algunas de las características clave:

Generar documentos PDF con IronPDF y PyArrow

pip install pyarrow 
pip install ironpdf

pip install pyarrow 
pip install ironpdf

impot pandas as pd
impot pyarrow as pa
from ironpdf impot * 

# Apply your license key
License.LicenseKey = "license"

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

#create a PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create a PDF from an HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with pyarrow</h1>"
content += "<p>table data</p>"

# Iterate over table rows
fo row in table:
    # Access specific values in a row
    value_in_column1 = row[0]
    value_in_column2 = row[1]
    value_in_column3 = row[2]
    # Append row data to content
    content += "<p>"+str(value_in_column1)+","+str(value_in_column2)+","+str(value_in_column3)+"</p>"    

# Render the HTML content to a PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Expot to a file o stream
pdf.SaveAs("DemoPyarrow.pdf")

impot pandas as pd
impot pyarrow as pa
from ironpdf impot * 

# Apply your license key
License.LicenseKey = "license"

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

#create a PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create a PDF from an HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with pyarrow</h1>"
content += "<p>table data</p>"

# Iterate over table rows
fo row in table:
    # Access specific values in a row
    value_in_column1 = row[0]
    value_in_column2 = row[1]
    value_in_column3 = row[2]
    # Append row data to content
    content += "<p>"+str(value_in_column1)+","+str(value_in_column2)+","+str(value_in_column3)+"</p>"    

# Render the HTML content to a PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Expot to a file o stream
pdf.SaveAs("DemoPyarrow.pdf")

from ironpdf impot * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf impot * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

Conclusión

PyArrow es una biblioteca versátil y poderosa que mejoa las capacidades de Python para tareas de procesamiento de datos. Su fomato de memoia eficiente, características de interoperabilidad e integración con Pandas la convierten en una herramienta esencial para científicos de datos e ingenieros. Ya sea que trabajes con grandes conjuntos de datos, realices manipulaciones de datos complejas o construyas tuberías de procesamiento de datos, PyArrow ofrece el rendimiento y flexibilidad necesarios para manejar estas tareas de manera efectiva. Po otro lado, IronPDF es una robusta biblioteca de Python que simplifica la creación, manipulación y renderizado de documentos PDF directamente desde aplicaciones de Python. Se integra perfectamente con los framewoks de Python existentes, permitiendo a los desarrolladoes generar y personalizar PDFs dinámicamente. Juntos, tanto los paquetes PyArrow como IronPDF para Python, permiten a los usuarios procesar estructuras de datos con facilidad y archivar los datos.

IronPDF también propociona documentación completa para ayudar a los desarrolladoes a comenzar, acompañada de numerosos ejemplos de código que demuestran sus potentes capacidades. Para más detalles, visita las páginas de documentación y ejemplos de código.