pyarrow（開發人員工作原理）

我們正在使用 Visual Studio Code 作為程式編輯器。 首先建立一個新文件，pyarrowDemo.py。

以下是使用 PyArrow 建立表並執行一些基本操作的簡單範例：

import pyarrow as pa
import 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)

import pyarrow as pa
import 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 (pa.Table)。 然後它列印表，顯示名爲 'col1'、'col2' 和 'col3' 的列，每列包含相應的整數、字串和浮點資料。

輸出

PyArrow 可以與 Pandas 無縫整合以提升性能，特別是在處理大型資料集時。 以下是將 Pandas DataFrame 轉換爲 PyArrow 表的例子：

import pandas as pd
import 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)

import pandas as pd
import 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 轉換爲 PyArrow 表 (pa.Table)，然後列印該表。 DataFrame 包含三個列 (col1, col2, col3)，包含整数、字串和浮点数据。

輸出

IronPDF可以輕鬆將 HTML 文件、HTML 字串和 URL 轉換為 PDF 文件。 利用 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，並在 Windows、Mac、Linux 和雲端平台上無縫運作。 It is also supported in .NET, Java, Python, and Node.js.

編輯和簽章功能

通過設置屬性、新增安全功能（如密碼和權限）以及應用電子簽名等來增強 PDF 文件。

自定義頁面模板和設置

using IronPDF，您可以通過可自定義的頁眉、頁腳、頁碼和可調節的邊距來定製 PDF。 它支持響應式佈局，允許設置自定義紙張尺寸。

標準合規

IronPDF符合 PDF 標準，包括 PDF/A 和 PDF/UA。 它支持 UTF-8 字元編碼，並無縫處理諸如圖像、CSS 樣式和字體等資產。

該腳本演示了將 Pandas、PyArrow 和 IronPDF 程式庫整合在一起，從 Pandas DataFrame 中的資料建立一次 PDF 文件：

1. Pandas DataFrame 创造：

   • 使用三個包含數字和字串資料的列 (col1, col2, col3) 创造 Pandas DataFrame (df)。

2. 轉換爲 PyArrow 表：

   • 使用 pa.Table.from_pandas() 方法將 Pandas DataFrame (df) 轉換爲 PyArrow 表 (table)。 這種轉換便於高效資料處理和與基於 Arrow 的應用程式的互操作性。

3. 使用 IronPDF 生成 PDF：

   • 使用 IronPDF 的 ChromePdfRenderer 並調用其 RenderHtmlAsPdf 方法，從包括 PyArrow 表 (table) 中提取的表頭和資料的 HTML 字串 (content) 生成 PDF 文档 (DemoPyarrow.pdf)。

輸出

輸出 PDF