PyArrow（開発者向けのしくみ）

私たちは、コードエディターとして Visual Studio Code を使用しています。 まず、新しいファイルpyarrowDemo.pyを作成します。

以下は、PyArrow を使用してテーブルを作成し、基本的な操作を行う簡単な例です:

impまたはt pyarrow as pa
impまたはt 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)

impまたはt pyarrow as pa
impまたはt 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)

コードの説明

Python のコードは、3 つの配列（pa.array）からテーブル（pa.Table）を作成するために PyArrow を使用します。 その後、テーブルを出力して、それぞれ対応する整数、文字列、浮動小数点のデータを含む"col1"、"col2"、"col3"という名前の列を表示します。

出力

PyArrow は、Pandas とシームレスに統合してパフォーマンスを向上させ、特に大規模なデータセットを扱うときに有用です。 以下は Pandas DataFrame を PyArrow Table に変換する例です:

impまたはt pandas as pd
impまたはt 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)

impまたはt pandas as pd
impまたはt 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)

コードの説明

Python のコードは Pandas DataFrame を PyArrow table (pa.Table) に変換し、テーブルを出力します。 DataFrame は整数、文字列、浮動小数データを持つ 3 つの列（col1、col2、col3）で構成されています。

出力

IronPDF は、HTML ファイル、HTML 文字列、URL を PDF ドキュメントに簡単に変換できます。 Chrome PDF レンダラーを利用して、ウェブページを直接 PDF フォーマットでレンダリングします。

クロスプラットフォーム互換性

IronPDF は Python 3+ をサポートし、Windows、Mac、Linux、およびクラウドプラットフォーム全体でスムーズに動作します。 .NET、Java、Python、および Node.js でもサポートされています。

編集と署名機能

プロパティを設定し、パスワードやアクセス権限などのセキュリティ機能を追加し、デジタル署名を適用することで PDF ドキュメントを強化します。

カスタムページテンプレートと設定

IronPDF を使用すると、カスタマイズ可能なヘッダー、フッター、ページ番号、および調整可能な余白で PDF をカスタマイズできます。 レスポンシブレイアウトをサポートし、カスタム用紙サイズの設定を可能にします。

標準準拠

IronPDF は、PDF/A や PDF/UA などの PDF 標準に準拠しています。 UTF-8 文字エンコーディング をサポートし、画像、CSS スタイル、フォントなどのアセットをシームレスに処理できます。

このスクリプトは Pandas、PyArrow、IronPDF ライブラリを統合して、Pandas DataFrame に保存されたデータから PDF ドキュメントを作成することを示しています:

1. Pandas DataFrame の作成:

   • 数値データと文字列データを含む 3 つの列（col1、col2、col3）を持つ Pandas DataFrame (df) を作成します。

2. PyArrow テーブルへの変換:

   • Pandas DataFrame (df) を pa.Table.from_pandas() メソッドを使用して PyArrow テーブル (table) に変換します。 この変換により、効率的なデータ処理と Arrow ベースのアプリケーションとの相互運用性が促進されます。

3. IronPDF での PDF 生成:

   • IronPDF の ChromePdfRenderer を使用し、その RenderHtmlAsPdf メソッドを呼び出して、PyArrow テーブル（table）から抽出されたヘッダーとデータを含む HTML 文字列（content）から PDF ドキュメント（DemoPyarrow.pdf）を生成します。

出力

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