pyarrow根据索引从pyarrow int数组中获取int
的方法是使用pyarrow.int64()函数。该函数的作用是将pyarrow数组中的元素以int64的形式返回。
以下是对该方法的详细解释：
- 概念：pyarrow是一个跨语言的列式数据格式，用于在不同的计算框架和存储系统之间高效地传输数据。pyarrow int数组是pyarrow中的一种数据类型，用于存储整型数据。
- 分类：pyarrow int数组属于pyarrow数组的一种，可以存储整型数据。
- 优势：pyarrow int数组具有以下优势：
- 跨语言支持：pyarrow是跨语言的，可以在不同的编程语言之间共享数据。
- 高效压缩：pyarrow使用列式存储格式，可以提高数据的压缩率，减少存储空间和网络传输开销。
- 快速访问：pyarrow数组支持高效的随机访问和切片操作，能够在大规模数据处理中提供快速的数据访问能力。
- 应用场景：pyarrow int数组常用于以下场景：
- 数据分析与处理：可以用于存储和处理大规模的整型数据，如金融数据、日志数据等。
- 机器学习与人工智能：可以作为数据预处理的一部分，用于存储和传输整型特征数据。
- 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云COS（对象存储服务）：提供高可靠、低延迟、低成本的云端对象存储服务，可用于存储和管理pyarrow数据。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
以上就是关于pyarrow根据索引从pyarrow int数组中获取int的完善且全面的答案。
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我正在尝试创建一个缺少值的pyarrow.StructArray。 当我使用pyarrow.array传递表示我的记录的元组时，我工作得很好： >>> pyarrow.array(
[
None,
(1, "foo"),
],
type=pyarrow.struct(
[pyarrow.field('col1', pyarrow.int64()), pyarrow.field("col2", pyarrow.string())]
)
)
-- is
浏览 5提问于2021-05-06得票数 3
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我的Apache管道的目标是从BigQuery中的表中获取数据，然后将其输出到一个拼花文件中。
我试图在Apache管道中使用 PTransform，它要求将schema作为pyarrow.Schema传递。
这部分代码将不同类型的模式从BigQuery映射到各种pyarrow模式：
data_type_mapping = {
'STRING': pyarrow.string(),
'BYTES': pyarrow.string(),
'INTEGER': pyarrow.int64(),
'INT64&#
浏览 3提问于2020-08-26得票数 0
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1回答
我想了解是否有一种机制可以控制批处理大小从服务器发送到客户端。
我已经从和一个基本的F#客户机实现了python服务器。
作为测试，我添加了一个包含100万行的航班，我想将这些行发送回客户端。首先，客户端在以下GRPC异常下失败。
One or more errors occurred. (Status(StatusCode="ResourceExhausted", Detail="Received message exceeds the maximum configured message size."))
正如建议的那样，消息大小已经超出了。作为修复，我可以
浏览 11提问于2022-03-09得票数 0
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最终，我的目标是用一个制作一个。
对于所有其他类型的Arrow数组，我可以使用静态方法来构造它，并传递ExtensionType作为它的第一个参数。但是，我看不到在DictionaryArray上使用DictionaryArray的方法，因为我需要传递它的，但是它需要零子级。
给定一个DicationaryArray a，并天真地使用它的from_buffers (假设字典在它的中，我很肯定它不是)会导致分段错误。
>>> import pyarrow as pa
>>> a = pa.array(["one", "two",
浏览 9提问于2021-10-28得票数 1
此代码尝试创建pyarrow表以将其存储在parquet中，但在从numpy数组进行转换时会出现错误。这个错误是什么?如何修复？
import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
array = np.array(
[
[1.1, 1.2, 1.4],
[1, 2, 5],
['a', 'b', 'c']
]
)
fields = [pa.field('field1',pa.f
浏览 2提问于2021-06-21得票数 0
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我使用从中的一些数据中编写文件。
有什么方法可以指定写入到拼花文件中的逻辑类型吗？
例如，在np.uint32中写入PyArrow列会导致拼花文件中的INT64列，而使用模块编写该列则会生成逻辑类型为UINT_32的INT32列(这就是我从PyArrow开始的行为)。
例如：
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import fastparquet as fp
import numpy as np
df = pd.DataFrame.from_records(data=[(1, '
浏览 0提问于2018-03-08得票数 3
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在这些vaex和pyarrow版本上：
>>> vaex.__version__
{'vaex': '4.12.0',
'vaex-core': '4.12.0',
'vaex-viz': '0.5.3',
'vaex-hdf5': '0.12.3',
'vaex-server': '0.8.1',
'vaex-astro': '0.9.1',
'vaex-jupyt
浏览 20提问于2022-10-13得票数 0
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我试着从GCS批量处理.avro文件，并将结果作为拼图文件写回GCS，数据是时间序列，元素是时间戳。如何从拼图输出中的timestamp列创建列索引？在Pandas/Dask中，它是一个简单的.set_index('timestamp')语句。 class AddTimestampDoFn(beam.DoFn):
def process(self, element):
yield beam.window.TimestampedValue(element, element['timestamp'])
with beam.Pipelin
浏览 13提问于2021-08-10得票数 1
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1回答
我有一个pyarrow数据集，我正在尝试按索引进行过滤。pyarrow文档提供了按列或“字段”进行筛选，但不清楚如何对索引筛选执行此操作。我通过打印dataset.to_table()的结果检查了我的表，发现索引列被标记为__index_level_0__: string。然后，我设法通过将该值用作我的字段来过滤索引，即：dataset.to_table(filter=ds.field("__index_level_0__") == 'index_to_search_for')
有没有更好的按索引过滤的方法？
浏览 0提问于2021-07-29得票数 1
1回答
我一直在尝试测试pyarrow，并且在将嵌套字典转换为表格时遇到了问题。当我运行这段代码时：
import pyarrow as pa
a = {'a':{'b':[1,2,3], 'c':[3,2,1], 'd':[2,3,1]}}
schema = pa.schema([pa.field('a', pa.struct([pa.field('b', pa.int32()), pa.field('c', pa.int32()), pa.field('d', pa.i
浏览 0提问于2020-10-31得票数 0
1回答
运行import feather时出现错误
---> 28 from pyarrow.lib import cpu_count, set_cpu_count
29 from pyarrow.lib import (null, bool_,
30 int8, int16, int32, int64,
ImportError: cannot import name 'cpu_count'
有人知道怎么解决这个问题吗？我已经安装了pyarrow并且是最新的，从我所知道的情况来看，cpu_count不是我可以安
浏览 17提问于2017-07-04得票数 2
我正在尝试使用pyarrow in with pyspark。然而，当我尝试执行
import pyarrow
我收到以下错误
In [1]: import pyarrow
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-f1048abcb32d> in <module>
--
浏览 77提问于2020-02-24得票数 4
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1回答
使用字典转换所有的D类型
、、、
ddf = dd.read_csv("data/csvs/*.part", dtype=better_dtypes)
是否有一种简单的等效方法可以使用字典来转换dask (从熊猫df转换而来)中的所有列。我有一本字典如下：
better_dtypes = {
"id1": "string[pyarrow]",
"id2": "string[pyarrow]",
"id3": "string[pyarrow]",
"id4": "
浏览 1提问于2022-06-06得票数 1
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1回答
此函数返回int数组：
from pyspark.sql import functions as F
import pandas as pd
@F.pandas_udf('array<int>')
def pudf(x: pd.Series, y: pd.Series) -> pd.Series:
return pd.Series([[x, y]])
df = spark.createDataFrame([(5, 2), (6, 7)])
df = df.withColumn('out', pudf('_1',
浏览 10提问于2022-09-15得票数 1
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2回答
我想从wordpress上的post IDs获得所有的yesterday，当我在phpMyAdmin上尝试它时，它运行良好，它返回昨天的所有IDs。但是，当我试图从数组中回显IDs时，数组中的值是'Array‘而不是ID，后者应该是数字。我想知道为什么数组中的IDs都变成了“array”这个词。这就是我写的代码：
$yesterday = strtotime("-1 days");
$day = (int)date("d", $yesterday);
$month = (int)date("n", $yesterday);
$year =
浏览 1提问于2017-07-26得票数 1
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2回答
在我有5000000行的数据集中，我想在我的数据集中添加一个名为“嵌入”的列。
dataset = dataset.add_column('embeddings', embeddings)
变量嵌入是一个大小为(5000000,512)的numpy memmap数组。
但我知道这个错误：
ArrowInvalidTraceback (最近一次调用)在->1数据集=dataset.add_column(“嵌入”，嵌入)
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/datasets/arrow_dataset.py in wrapper(*
浏览 3提问于2021-11-22得票数 2
我在试着进口杂货。在导入过程中，我得到了以下错误：
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyarrow\plasma.py", line 27, in <module>
from pyarrow._plasma import (ObjectID, ObjectNotAvailable, # noqa
ModuleNotFoundError: No module named 'pyarrow._plasma'
pyarrow版本：“0.13.0”使用Windows 10
Linux
浏览 5提问于2019-04-04得票数 3
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1回答
当我使用Pandas和Dask将同一张表保存到拼图中时，Pandas创建了一个4k文件，其中Dask创建了一个39M文件。 创建数据帧 import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import dask.dataframe as dd
n = int(1e7)
df = pd.DataFrame({'col': ['a'*64]*n}) 用不同的方式保存它 # Pandas: 4k
df.to_parquet('example-pandas.parquet
浏览 12提问于2021-08-06得票数 3
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运行时：
df.to_feather(file_path)
出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "X:\FAKE\script.py", line 37, in df_to_feather
df.to_feather(file_path)
File "X:\FAKE\venv\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 214, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File
浏览 18提问于2020-03-07得票数 0
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当我试图显示数组中的项时，它会弹出以下内容: Error CS1503:参数1:无法从int[]转换为int
List<int[]> rolls = new List<int[]>();
rolls.Add(new int[] { throw1, throw2, throw3 });
Console.WriteLine(rolls[rolls[1]]);
浏览 0提问于2017-12-19得票数 0
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3回答
我想使用PyArrow将下列熊猫数据帧存储在一个拼花文件中：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'field': [[{}, {}]]})
field列的类型是dicts列表：
field
0 [{}, {}]
我首先定义了相应的PyArrow模式：
import pyarrow as pa
schema = pa.schema([pa.field('field', pa.list_(pa.struct([])))])
然后我使用from_pandas()
table = pa.Table.from_pa
浏览 2提问于2019-02-21得票数 6
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我有以下python代码，我正尝试将其输出到基于时间戳的目录中。
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import uuid
data = {'date': ['2018-03-04T14:12:15.653Z', '2018-03-03T14:12:15.653Z', '2018-03-02T14:12:15.653Z', '2018-03-05T14:12:15.653Z'],
'battl
浏览 16提问于2018-03-05得票数 0
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将PyArrow表创建为pyarrow.Table.from_pydict(d)，所有列都是字符串类型。
创建下面的架构对象，并将其用作pyarrow.Table.from_pydict(d, schema=s)，会导致以下错误：
pyarrow.lib.ArrowTypeError: object of type <class 'str'> cannot be converted to int
是否有方法在从字典创建的表中设置列类型？上下文正在写入Parquet文件。在Pandas中，类似的方法是df.astype(schema).dtypes。
1
schema
浏览 32提问于2022-02-12得票数 0
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我在java (arrow-vector，arrow-memory-unsafe)和python (pyarrow) 中使用Apache库在不同的进程()中。
我试图在内存中实现零拷贝DataFrame，但是在java库中找不到从python获得箭头向量的内存地址的API。我在pyarrow库中发现了该API，但在java库中却没有。
我需要的是：
用java创建向量，使用箭头作为内存映射APIget VectorSchemaRoot 的内存地址或描述符或javapass中的字段向量收集内存中的数据，将其映射到python库pyarrowread apache箭头矢量数据。
我在2点有问题
你
浏览 8提问于2020-12-30得票数 0
1回答
我想读取一个S3目录，其中包含具有相同模式的多个parquet文件。实现的代码在代理之外工作，但主要问题是在启用代理时，我面临以下问题。
Traceback (most recent call last):
File "script.py", line 158, in <module>
df = pq.read_table(source=bucket_path, filesystem=s3).to_pandas()
File "pyarrow\parquet\__init__.py", line 2737, in read_table
浏览 26提问于2022-06-30得票数 0
4回答
我现在是怎么做的：
class Foo
{
public int[] A { get { return (int[])a.Clone(); } }
private int[] a;
}
我认为它很糟糕，因为它创建了一个克隆，并在我访问它时进行强制转换。我知道我可以通过引入一个额外的变量来解决它，如下所示
var foo = new Foo();
// as soon as you have to access foo.A do this
int[] fooA = foo.A;
// use fooA instead of foo.A from now on
但它看起来还是很糟糕
浏览 0提问于2015-10-13得票数 1
GMSprite *bulletMove;
int bulletCount = [bullets count];
for(int i = 0; i < bulletCount; i++)
{
if(bulletMove.position.x > 500)
{
[self removeChild:[bullets objectAtIndex:i] cleanup:YES];
}
}
如何从数组中删除子对象以及数组中的对象，以便bulletCount向下递减一个整数并将数组调整为已删除的对象
浏览 0提问于2013-03-10得票数 0
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我有一个，它的列包含一个dict/structs列表。其中一个键(下面示例中的thing)可以有一个值，即int或string。是否有一种方法可以定义PyArrow类型，允许将此数据转换为PyArrow表，以便最终输出到Parquet文件？
为此，我尝试使用pa.union，但我似乎正在做一些不受支持/实现的事情。
import pandas as pd
import pyarrow as pa
df = pd.DataFrame(data={"id": [1, 2], "dict": [{"thing": 1}, {"thing&#
浏览 10提问于2020-12-06得票数 0
1回答
我希望避免循环遍历PyArrow列的所有元素，并从unidecode包中应用unidecode函数，以便创建一个将被转换为PyArrow列的单元元素列表，因此我想知道PyArrow是否有一个更有效的函数，因为对于长度大于100万的列，这需要大量时间。我在查看PyArrow的“计算”包，但没有发现任何有用的东西。这就是我现在所做的：
from unidecode import unidecode
import pyarrow
import pyarrow.compute as pc
pc_value_counts = pc.value_counts(tmp_column)
value_co
浏览 4提问于2022-07-14得票数 0
1回答
我使用pyarrow创建了一个十进制列类型pa.decimal128(12, 4)的拼图文件。读取该文件并访问其元数据后，将得到以下输出：
<pyarrow._parquet.ColumnChunkMetaData object at 0x7f4752644310>
file_offset: 26077
file_path:
physical_type: FIXED_LEN_BYTE_ARRAY
num_values: 3061
path_in_schema: Price
is_stats_set: True
statistics:
<p
浏览 2提问于2021-03-22得票数 1
我正在使用pyarrow从s3读取拼图数据，我希望能够解析模式并将其转换为适合在Spark外部运行mLeap序列化模型的格式。 这需要解析模式。 如果我有一个Pyspark数据帧，我可以这样做： test_df = spark.read.parquet(test_data_path)
schema = [ { "name" : field.simpleString().split(":")[0], "type" : field.simpleString().split(":")[1] }
for field in test_df
浏览 47提问于2018-12-20得票数 0
我想读一个很大的CSV文件。我所有的列都是浮动的，但是比罗似乎在推测int64。
如何为所有列指定一个dtype？
import gcsfs
import pyarrow.dataset as ds
fs = gcsfs.GCSFileSystem(project='my-google-cloud-project')
my_dataset = ds.dataset("bucket/foo/bar.csv", format="csv", filesystem=fs)
my_dataset.to_table()
它产生：
ArrowInvali
浏览 21提问于2022-03-18得票数 0
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我正在尝试在EMR集群的主实例上安装pyarrow，但是我总是收到这个错误。
[hadoop@ip-XXX-XXX-XXX-XXX ~]$ sudo /usr/bin/pip-3.4 install pyarrow
Collecting pyarrow
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/c0/a0/f7e9dfd8988d94f4952f9b50eb04e14a80fbe39218520725aab53daab57c/pyarrow-0.10.0.tar.gz (2.1MB)
100% |██████████████████
浏览 86提问于2018-09-05得票数 16
如何以编程方式从view controller File中获取视图控制器选项卡栏中的索引(最左边的选项卡从0开始)。
我用下面的代码切换视图：
[self.tabBarController setSelectedIndex:nextIndex];
我希望能够只设置：
int nextIndex = currentIndex++;
如何获取当前索引？
编辑:下面三个答案都是正确的，谢谢大家。为了公平起见，我会选择最先发布的那个。
浏览 0提问于2012-07-13得票数 1
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2回答
从嵌套数组中删除对象
、、、
我有一个包含数组的NSMutableArray。结构是这样的。
伪代码：
myArray[0][1]
我的问题是如何从数组中删除该对象？我知道我可以使用数组removeObjectAtIndex:int，它只接受一个索引(在本例中是外部索引)，但是如何删除内部数组对象呢？
浏览 0提问于2011-09-05得票数 0
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我通过以下方式安装了feather conda install feather-format -c conda-forge 在这个过程中，conda安装了pyarrow，可能还有更多的包。 在尝试执行import feather时，我收到以下错误消息： ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-1d29cbb85491> in <module>
----> 1 import feather
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/feat
浏览 92提问于2020-07-16得票数 0
1回答
我试图在IntelliJ和VS代码中将pyarrov10.0.0安装到Python3.11.0项目中。我在WIndows 11上使用VS代码的1.73.0版本。
我们使用自定义的JFrog实例来提取所有库。要提取库，我们使用pip管理器扩展。
我有0.38.0版的轮子。
在输出日志的顶部是以下错误消息。
使用缓存的 (994 kB)安装构建依赖关系:开始安装构建依赖关系:以状态“完成”完成对构建轮的需求:开始获得生成车轮的需求:完成状态‘完成’准备元数据(pyproject.toml)：开始准备元数据(pyproject.toml)：完成已满足的状态‘完成’要求: numpy>=1.16
浏览 3提问于2022-11-03得票数 1
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1回答
是否有办法通过列索引(而不是列名)选择性地读取parquet文件？
文档显示通过列名读取：
pq.read_table('example.parquet', columns=['one', 'three'])
我要找的是：
pq.read_table('example.parquet', columns=[0, 2])
类似问题：
使用尝试更新
这是多余的，我还不如在记忆中加入熊猫或小矮人。
desired_cols = [0,2]
pat = pq.read_table('file.parquet.gzip'
浏览 3提问于2020-09-24得票数 1
我正在尝试读取一个Bigquery查询并将其存储到一个数据框中。我已经尝试过google.cloud和pandas-gbq包都需要pyarrow。
我已经安装了pyarrow，可以通过pip show pyarrow进行测试：
我也可以通过importlib进行测试，从那里我会得到以下答案：
上面显示的位置包含在Spyder的PYTHONPATH上：
当我从Windows cmd运行Python时，我也可以导入pyarrow。
但是当我尝试从Spyder导入它时，我收到以下错误：
ModuleNotFoundError: No module named 'pyarro
浏览 5提问于2021-10-05得票数 1
我正在尝试执行类似的操作，将S3存储桶中的文件列表读取到pyarrow表中。
如果我指定了文件名，我可以这样做：
from pyarrow.parquet import ParquetDataset
import s3fs
dataset = ParquetDataset(
"s3://path/to/file/myfile.snappy.parquet,
filesystem=s3fs.S3FileSystem(),
)
一切都像预期的那样工作。但是，如果我这样做了：
dataset = ParquetDataset(
"s3://path/to/fi
浏览 1提问于2019-10-31得票数 2
如何从分组数据框中获取Dask中的所有唯一组？假设我们有以下代码：
g = df.groupby(['Year', 'Month', 'Day'])
我必须遍历所有组并处理组内的数据。我的想法是获得所有唯一的值组合，然后遍历集合并调用。
g.get_group((2018,01,12)).compute()
对于他们中的每一个人。这不会很快，但希望能起作用..
在Spark/Scala中，我可以使用以下方法实现这样的smth：
val res = myDataFrame.groupByKey(x => groupFunctionWithX
浏览 3提问于2018-02-20得票数 4
我有一个数组，我想把它保存到一个拼图文件中，以便传递给我正在构建的ML模型.我的数组有159573个数组，每个数组有1395个数组。 以下是我的数据示例： [[0. 0. 0. ... 0.24093714 0.75547471 0.74532781]
[0. 0. 0. ... 0.24093714 0.75547471 0.74532781]
[0. 0. 0. ... 0.24093714 0.75547471 0.74532781]
.
浏览 21提问于2021-08-12得票数 1
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如何获取ListView的值并在单击时显示该值？
我从mysql数据库中获取这些值。
public class SearchlistviewActivity extends Activity {
/** Called when the activity is first created. */
private ListView lv1;
private ArrayList<String> arr_sort= new ArrayList<String>();
int textlength=0;
private ArrayList&
浏览 2提问于2013-07-16得票数 0
在我的主体中，我也将这些数字存储在一组数组中，但是当我尝试将这个函数应用于一个数组时，我得到了这个错误D:\Documents\C++\bar_code\other.cpp|45|error:从'int‘到'int*’-fpermissive的转换无效
这是函数：
int addition(int numbers[])
{
int sum = 0;
for (int i = 0; i<=4; i++)
{
sum = sum + numbers[i];
}
return sum;
}
在这里我把它叫做
sumatoria = addition(nu
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
当我试图使用toPandas方法将pyspark转换为pandas时，我会得到以下错误。我不明白错误的原因：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_64705/3870041712.py in <module>
----> 1 df_who.limit(10).toPandas()
浏览 9提问于2022-05-12得票数 0
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我正面临这样一个令人恼火的问题: pyarrow没有给我列表/数组中的int :(( 所以，我有： x=pa.array([1,2,3])
x[0]
<pyarrow.Int64Scalar: 1> 我只想要回1！我试过了： >>> x[0].as_py
<built-in method as_py of pyarrow.lib.Int64Scalar object at 0x7f62a3abc0c0> 但是，当我在字符串上执行此操作时，它的工作方式与我预期的一样： >>> y=pa.array(['1','
浏览 11提问于2021-08-08得票数 1
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如何在CPtrList中获取元素的索引
class CAge
{
public:
CAge(int nAge){m_nAge=nAge;}
int m_nAge;
};
typedef CTypedPtrList <CPtrList, CAge*> CAgePtrList;
CAgePtrList list;
POSITION pos;
CAge *p1 = new CAge(21);
CAge *p2 = new CAge(40);
list.AddTail(p1);
list.AddTail(p2);
POSITION pos1 = list.Get
浏览 0提问于2020-05-27得票数 1
我正在一个带有4个vCPUs和32 E2内存的E2高内存虚拟机上从人工智能平台上运行一个笔记本实例。
我需要用熊猫从Google存储中读取一个大约1.8Gb的分区拼花文件
它需要完全加载在RAM中，我不能为它使用Dask计算。尽管如此，我还是尝试通过这条路线进行装载，结果也出现了同样的问题。
当我在VM中本地下载该文件时，我可以使用pd.read_parquet读取它。在加载文件时，RAM消耗会上升到大约13 6Gb，然后下降到6GB。它起作用了。
df = pd.read_parquet("../data/file.parquet",
浏览 7提问于2020-09-08得票数 1
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2回答
我试图实现一个简单的函数，将一个数字添加到现有的数组中，但在以下代码中我得到了一个错误，一个异常恰好是在函数addArrayToNumber的行："number+= NUMBERS_ARRAYi“。我不想捕捉异常，只想修复代码。
public class Main {
private static final int[] NUMBERS_ARRAY = {1, 2, 3, 4, 5};
public static final void main(String[] args) {
int x = addArrayToNumber(1);
System.out.pri
浏览 9提问于2017-07-02得票数 0
回答已采纳
如何有效地从适当准备的pyarray.ListArray数组中初始化固定大小的numpy？ documentation of pyarray.array表明嵌套的可迭代输入结构可以工作，但在实践中，如果外部可迭代是numpy数组，则不能工作： import numpy as np
import pyarrow as pa
n = 1000
w = 3
data = np.arange(n*w,dtype="i2").reshape(-1,w)
# this works:
pa.array(list(data),pa.list_(pa.int16(),w))
# this
浏览 15提问于2021-06-17得票数 1
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