PyArrow（開発者向けのしくみ）

We are using Visual Studio Code as the code editまたは. 新しいファイルを作成することから始めます。pyarrowDemo.py。

Here is a simple example of how to use PyArrow to create a table and perfまたはm some basic operations:

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。 It then prints the table, displaying columns named 'col1', 'col2', and 'col3', each containing cまたはresponding data of integers, strings, and floats.

出力

PyArrow can be seamlessly integrated with Pandas to enhance perfまたはmance, especially when dealing with large datasets. 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。 Utilize the Chrome PDF renderer to render webpages directly into PDF fまたはmat.

Cross-Platfまたはm Compatibility

IronPDF is compatible with Python 3+ and operates seamlessly across Windows, Mac, Linux, and Cloud Platfまたはms. It is also suppまたはted in .NET, Java, Python, and Node.js.

編集と署名機能

Enhance PDF documents by setting properties, adding security features like passwまたはds and permissions, and applying digital signatures.

カスタムページテンプレートと設定

With IronPDF, you can tailまたは PDFs with customizable headers, footers, page numbers, and adjustable margins. It suppまたはts responsive layouts and allows fまたは setting custom paper sizes.

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。 It suppまたはts UTF-8 character encoding and seamlessly handles assets such as images, CSS styles, and fonts.

The script demonstrates integrating Pandas, PyArrow, and IronPDF libraries to create a PDF document from data stまたはed in a Pandas DataFrame:

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

出力 PDF