如何找到两个pyarrow数据集模式的不同之处？

要找到两个pyarrow数据集模式的不同之处，可以通过以下步骤进行比较：

导入必要的库和模块：

import pyarrow as pa
import pandas as pd

加载两个数据集：

dataset1 = pa.dataset.dataset("path_to_dataset1")
dataset2 = pa.dataset.dataset("path_to_dataset2")

获取数据集的模式（schema）：

schema1 = dataset1.schema
schema2 = dataset2.schema

比较两个模式的字段数量：

num_fields1 = len(schema1)
num_fields2 = len(schema2)

比较两个模式的字段名称：

field_names1 = [field.name for field in schema1]
field_names2 = [field.name for field in schema2]

比较两个模式的字段类型：

field_types1 = [field.type for field in schema1]
field_types2 = [field.type for field in schema2]

比较两个模式的字段是否完全一致：

fields_match = schema1.equals(schema2)

比较两个模式的字段顺序是否一致：

fields_order_match = field_names1 == field_names2

比较两个模式的字段类型是否一致：

types_match = field_types1 == field_types2

打印结果：

print("字段数量不同：" + str(num_fields1 != num_fields2))
print("字段名称不同：" + str(field_names1 != field_names2))
print("字段类型不同：" + str(field_types1 != field_types2))
print("字段完全一致：" + str(fields_match))
print("字段顺序一致：" + str(fields_order_match))
print("字段类型一致：" + str(types_match))

这样，你就可以找到两个pyarrow数据集模式的不同之处。请注意，以上代码仅适用于pyarrow版本1.0.0及以上。对于更早的版本，可能需要进行适当的调整。