Numpy 数组的Arrow格式写入

在本文中，我们将介绍如何将Numpy数组以最快的速度写入Arrow格式。Arrow是一种内存中数据体系结构，旨在提高在大规模数据处理环境下，跨平台传输和处理大规模数据的效率，并减少数据重复复制所占用的空间。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy 和 Arrow

Numpy数组是Python科学计算的基础之一，而Arrow是一种内存中的数据体系结构，它旨在跨平台传输和处理大规模的数据，以便在数据处理环节中提高效率。 Arrow的目标是在内存中所有的现代计算机平台上使用一种通用格式来表示表格和列式数据。

Arrow和Numpy之间的区别是，Numpy数组存储在本地内存上，而Arrow数组可以在多个系统之间共享并被高效地传输和处理，即Arrow适用于分散的计算机集群，使得数据可以在多个计算机集群中高速传输。

推荐Python 3.x环境。

安装依赖包

我们需要安装以下依赖包：

pip install numpy pyarrow

将 Numpy 数组以 Arrow 格式写入

我们首先需要创建一个Numpy数组，然后将其写入Arrow文件中，可以使用下列代码：

import numpy as np
import pyarrow as pa

#创建一个Numpy数组
numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将numpy 数组以 arrow 格式写入
df = pa.table({ 'col1': pa.array(numpy_array, type=pa.int64()) })
with pa.OSFile('output.arrow', 'wb') as f:
    pa.RecordBatchFileWriter(f, df.schema).write(df)

• numpy_array是我们用来写入Arrow格式的Numpy数组。

• pa.table()将Numpy数组转换为Arrow表格。

• df是包含Numpy数组数据的Arrow输入表。

• pa.OSFile()打开名为“ output.arrow”的文件，文件的打开方式为“ wb”，意味着以二进制的方式向文件写入。

• RecordBatchFileWriter将表写入Arrow文件中。

在 Arrow 中读取 Numpy 数组

下面的代码展示了如何使用Arrow读取Numpy数组。

with pa.OSFile('output.arrow', 'rb') as f:
    reader = pa.RecordBatchFileReader(f)
    df = reader.read_all()

print(df)

• pa.OSFile()用来打开“ output.arrow”文件，文件的打开方式为“ rb”，意思是以二进制方式读取文件。

• RecordBatchFileReader读取arrow文件中的表格数据。

• df包含了从Arrow文件中读取的Numpy数组数据。

总结

本文介绍了如何在Python中将Numpy数组写入Arrow格式，以便于在分散的计算机集群之间高速传输和处理数据。使用pyarrow和numpy库可以用最快的速度将Numpy数组转换为Arrow格式，将数据存储在内存中，实现高效的数据传输和处理。