如何使用 Pandas astype() 将数据类型转换为 pyarrow 数据类型？

2024-03-10 20:04:35

Pandas 中使用 astype() 将数据类型转换为 pyarrow 数据类型

作为一名技术爱好者和狂热的开发者，我经常需要处理不同数据类型的数据转换。Pandas 库提供了强大的工具来操纵和转换数据，而 pyarrow 的出现为高效的数据存储提供了新的可能性。本文将深入探讨如何使用 Pandas 的 astype() 方法将各种数据类型转换为 pyarrow 数据类型，从而优化数据处理和存储。

什么是 pyarrow 数据类型？

pyarrow 是一个高性能的列式内存格式，它定义了自己的数据类型，这些数据类型专门针对在内存中高效存储和处理数据进行了优化。pyarrow 数据类型包括：

int8[pyarrow]: 8 位整数
float16[pyarrow]: 16 位浮点数
string[pyarrow]: 可变长度字符串
timestamp[pyarrow]: 带有可选时间单位（例如毫秒、秒或天）的时间戳
dictionary[pyarrow]: 使用整数键和字符串值的字典编码的类别数据类型

使用 astype() 转换数据类型

Pandas 的 astype() 方法提供了将不同数据类型转换为 pyarrow 数据类型的高效途径。让我们探讨如何使用它来转换常见的数据类型：

整数和浮点数：

df['col_int'] = df['col_int'].astype('int8[pyarrow]')
df['col_float'] = df['col_float'].astype('float16[pyarrow]')

字符串：

df['col_string'] = df['col_string'].astype('string[pyarrow]')

日期时间：

对于日期时间数据类型，我们需要指定时间单位：

df['col_date'] = df['col_date'].astype('timestamp[pyarrow, unit="ms"]')

类别：

类别数据类型需要转换为字典类型：

df['col_category'] = df['col_category'].astype('dictionary[pyarrow]')

案例演示

让我们通过一个实际示例来说明如何使用 astype() 转换数据类型并将其保存到 Parquet 文件中：

import pandas as pd
import pyarrow as pa

df = pd.DataFrame({
    'col_int': [1, 2, 3],
    'col_float': [1.1, 2.2, 3.3],
    'col_string': ['a', 'b', 'c'],
    'col_date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']),
    'col_category': pd.Categorical(['A', 'B', 'C'])
})

df['col_int'] = df['col_int'].astype('int8[pyarrow]')
df['col_float'] = df['col_float'].astype('float16[pyarrow]')
df['col_string'] = df['col_string'].astype('string[pyarrow]')
df['col_date'] = df['col_date'].astype('timestamp[pyarrow, unit="ms"]')
df['col_category'] = df['col_category'].astype('dictionary[pyarrow]')

df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow')

在上述示例中，我们创建了一个 DataFrame，其中包含各种数据类型，然后使用 astype() 将这些数据类型转换为相应的 pyarrow 数据类型。最后，我们使用 to_parquet() 方法将 DataFrame 保存到 Parquet 文件中，利用 pyarrow 优化后的存储格式。