pyarrow（開發人員工作原理）

我們使用Visual Studio Code作為程式碼編輯器。 首先建立一個新文件， pyarrowDemo.py 。

以下是使用PyArrow建立表格並執行一些基本操作的簡單範例：

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)

程式碼解釋

Python 程式碼使用 PyArrow 從三個陣列 ( pa.array ) 建立一個表格 ( pa.Table )。 然後列印出表格，顯示名為"col1"、"col2"和"col3"的列，每列包含對應的整數、字串和浮點數資料。

輸出

! pyarrow（開發者使用方法）：圖 1 - 控制台輸出顯示 PyArrow 表格物件及其內容。

PyArrow可以與Pandas無縫集成，從而提高效能，尤其是在處理大型資料集時。 以下是將 Pandas DataFrame 轉換為 PyArrow Table 的範例：

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)

程式碼解釋

Python 程式碼將 Pandas DataFrame 轉換為 PyArrow 表格 ( pa.Table )，然後列印表格。 此 DataFrame 由三個欄位（ col1 、 col2 、 col3 ）組成，分別包含整數、字串和浮點數資料。

輸出

! pyarrow（開發者使用方法）：圖 2 - 控制台輸出顯示透過將 Pandas DataFrame 轉換為 PyArrow 表而產生的 PyArrow 表物件。

IronPDF 可以輕鬆地將 HTML 檔案、HTML 字串和 URL 轉換為 PDF 文件。 使用 Chrome PDF 渲染器將網頁直接渲染成 PDF 格式。

跨平台相容性

IronPDF 與 Python 3+ 相容，可在 Windows、Mac、Linux 和雲端平台上無縫運作。 它也支援.NET 、 Java 、 Python和Node.js。

編輯和簽名功能

透過設定屬性、新增密碼和權限等安全功能以及套用數位簽章來增強 PDF 文件。

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標準合規性

IronPDF 符合 PDF 標準，包括 PDF/A 和 PDF/UA。 它支援UTF-8 字元編碼，並能無縫處理圖像、CSS 樣式和字體等資源。

這個腳本示範如何整合 Pandas、PyArrow 和 IronPDF 庫，以根據儲存在 Pandas DataFrame 中的資料建立 PDF 文件：

1.創建 Pandas DataFrame：

* 建立一個包含三列（ `col1` 、 `col2` 、 `col3` ）的 Pandas DataFrame（ `df` ），其中包含數值和字串資料。

2.轉換為 PyArrow 表格：

* 使用`pa.Table.from_pandas()`方法將 Pandas DataFrame ( `df` ) 轉換為 PyArrow Table ( `table` )。 這種轉換有助於高效處理數據，並實現與基於 Arrow 的應用程式的互通性。

3.使用 IronPDF 產生 PDF：

* 使用 IronPDF 的**ChromePdfRenderer**並呼叫其**RenderHtmlAsPdf**方法，從 HTML 字串（ `content` ）產生 PDF 文件（ `DemoPyarrow.pdf` ），其中包含從 PyArrow 表（ `table` ）提取的標題和資料。

輸出

! pyarrow（開發者使用方法）：圖 4 - 控制台輸出顯示透過將 Pandas DataFrame 轉換為 PyArrow 表而產生的 PyArrow 表物件。

輸出 PDF

! pyarrow（開發者使用方法）：圖 5 - 使用 IronPDF f或 Python 庫產生的輸出 PDF，並顯示 PyArrow 表中的逐行資料。