pyarrow (개발자를 위한 작동 방식)

저희는 코드 편집기로 Visual Studio Code를 사용하고 있습니다. 새 파일 pyarrowDemo.py을(를) 생성하여 시작합니다.

다음은 PyArrow를 사용하여 테이블을 생성하고 몇 가지 기본 작업을 수행하는 간단한 예입니다.

imp또는t pyarrow as pa
imp또는t 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)

imp또는t pyarrow as pa
imp또는t 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)

코드 설명

Python 코드는 세 개의 배열에서 PyArrow를 사용하여 테이블(pa.Table)을 생성합니다 (pa.array). 그런 다음 'col1', 'col2', 'col3'이라는 이름의 열을 표시하고, 각 열에는 정수, 문자열, 부동 소수점 데이터가 포함됩니다.

출력

PyArrow는 Pandas 와 원활하게 통합되어 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 Pandas DataFrame을 PyArrow 테이블로 변환하는 예입니다.

imp또는t pandas as pd
imp또는t 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)

imp또는t pandas as pd
imp또는t 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)

코드 설명

Python 코드는 Pandas DataFrame을 PyArrow 테이블(pa.Table)로 변환한 후 테이블을 출력합니다. DataFrame은 정수, 문자열, 부동소수점 데이터를 가진 세 개의 열로 구성되어 있습니다 (col1, col2, col3).

출력

IronPDF HTML 파일, HTML 문자열 및 URL을 PDF 문서로 쉽게 변환할 수 있습니다. Chrome PDF 렌더러를 활용하여 웹페이지를 PDF 형식으로 직접 렌더링하세요 .

크로스 플랫폼 호환성

IronPDF 는 Python 3 이상과 호환되며 Windows, Mac, Linux 및 클라우드 플랫폼에서 원활하게 작동합니다. 또한 .NET , Java , Python 및 Node.js 에서도 지원됩니다.

편집 및 서명 기능

속성 설정, 암호 및 권한 과 같은 보안 기능 추가, 디지털 서명 적용 등을 통해 PDF 문서를 향상시키세요.

사용자 지정 페이지 템플릿 및 설정

IronPDF 사용하면 머리글, 바닥글 , 페이지 번호 및 여백을 사용자 지정하여 PDF를 맞춤 설정할 수 있습니다. 반응형 레이아웃을 지원하며 사용자 지정 용지 크기 설정을 허용합니다.

표준 준수

IronPDF PDF/A 및 PDF/UA를 포함한 PDF 표준을 준수합니다. 이 라이브러리는 UTF-8 문자 인코딩을 지원하며 이미지, CSS 스타일, 글꼴과 같은 자산을 원활하게 처리합니다.

이 스크립트는 Pandas, PyArrow 및 IronPDF 라이브러리를 통합하여 Pandas DataFrame에 저장된 데이터를 기반으로 PDF 문서를 생성하는 방법을 보여줍니다.

1. 판다스 데이터프레임 생성:

   • 세 개의 열 (col1, col2, col3)에 숫자 및 문자열 데이터를 포함하여 Pandas DataFrame을 생성합니다 (df).

2. PyArrow 테이블로 변환:

   • pa.Table.from_pandas() 메소드를 사용하여 Pandas DataFrame (df)을 PyArrow Table (table)로 변환합니다. 이 변환을 통해 효율적인 데이터 처리와 Arrow 기반 애플리케이션과의 상호 운용성이 향상됩니다.

3. IronPDF 이용한 PDF 생성:

   • IronPDF의 ChromePdfRenderer를 사용하여 RenderHtmlAsPdf 메소드를 호출하여 헤더와 PyArrow Table (table)에서 추출한 데이터를 포함한 HTML 문자열 (content)에서 PDF 문서 (DemoPyarrow.pdf)를 생성합니다.

출력

출력 PDF