pyarrow（開發人員工作原理）

我們使用 Visual Studio Code 作為程式碼編輯器。 首先創建一個新文件，pyarrowDemo.py。

這是一個如何使用 PyArrow 創建一個表並執行一些基本操作的簡單示例：

imp或t pyarrow as pa
imp或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或t pyarrow as pa
imp或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)

代碼解釋

該 Python 代碼使用 PyArrow 從三個陣列 pa.Table 中創建一個表 (pa.array)。 然後它打印該表，顯示名為 'col1'、'col2' 和 'col3' 的列，每列包含相應的整數、字符串和浮點數數據。

輸出結果

PyArrow 可以無縫整合到 Pandas 中，以增強性能，尤其是處理大型數據集時。 這是將 Pandas 的 DataFrame 轉換為 PyArrow 表的示例：

imp或t pandas as pd
imp或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或t pandas as pd
imp或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)

代碼解釋

Python 代碼將 Pandas 的 DataFrame 轉換為 PyArrow 表 (pa.Table)，然後打印該表。 DataFrame 由三列組成 (col1, col2, col3)，包含整數、字符串和浮點數數據。

輸出結果

IronPDF 可以輕鬆將 HTML 文件、HTML 字符串和 URL 轉換為 PDF 文檔。 利用 Chrome PDF 渲染引擎直接將網頁渲染爲 PDF 格式。

跨平台兼容性

IronPDF 與 Python 3+ 相容，並能夠在 Windows、Mac、Linux 和雲平台上無縫運行。 它亦支援 .NET、Java、Python 及 Node.js。

編輯與簽名功能

通過設置屬性、添加如密碼及權限這樣的安全功能，以及應用數位簽章，增強 PDF 文件。

自定義頁面模板及設置

使用 IronPDF，您可以使用標題、頁尾、頁碼等自訂義項和可調整的邊距來設計 PDF。 它支持響應式布局，並允許設置自定義紙張大小。

標準合規

IronPDF 符合 PDF 標準，包括 PDF/A 和 PDF/UA。 它支持UTF-8 字符編碼，並能夠無縫處理圖像、CSS 樣式和字體等資源。

該腳本展示了整合 Pandas、PyArrow 和 IronPDF 程式庫以從 Pandas 的 DataFrame 中的數據創建 PDF 文件：

1. Pandas DataFrame 創建：

   • 使用三個列 (col1, col2, col3)，包含數字和字符串數據，創建 Pandas DataFrame (df)。

2. 轉換為 PyArrow 表：

   • 使用 pa.Table.from_pandas() 方法將 Pandas DataFrame (df) 轉換為 PyArrow 表 (table)。 這種轉換有利於高效的數據處理和與基於 Arrow 的應用的互操作性。

3. 使用 IronPDF 生成 PDF：

   • 使用 IronPDF 的 ChromePdfRenderer 並調用其 RenderHtmlAsPdf 方法，從 HTML 字符串 (content) 生成一個 PDF 文件 (DemoPyarrow.pdf)，該字符串中包含從 PyArrow 表 (table) 提取的標題和數據。

輸出結果

輸出 PDF