pyarrow 和 Pandas 的关系

pyarrow 是一个 Python 库，为大型数据集提供了快速、有效的内存数据结构。Pandas 是一个流行的数据分析库，以其功能强大的数据操作和数据探索功能而闻名。pyarrow 和 Pandas 相互协作，为处理和分析大数据提供了一个强大的生态系统。

pyarrow 12.0.1 版本的更新

pyarrow 12.0.1 版本引入了以下主要更新：

• 性能改进：优化了数据读取和写入操作，从而提高了整体性能。
• 新功能：添加了对 Apache Delta Lake 的支持，使您可以轻松地读取和写入 Delta Lake 表。
• 错误修复：解决了多个错误，提高了库的稳定性和可靠性。

Pandas 版本的兼容性

pyarrow 12.0.1 版本与 Pandas 的特定版本兼容，以确保最佳性能和稳定性。以下是 pyarrow 12.0.1 版本对应的 Pandas 版本：

• Pandas 1.4.0 以上
• Pandas 1.5.0 推荐

如何查看兼容版本

您可以使用以下命令查看 pyarrow 和 Pandas 的兼容版本：

“`python
import pyarrow
import pandas

print(“pyarrow 版本：”, pyarrow.version)
print(“Pandas 版本：”, pandas.version)
“`

性能比较

不同版本的 Pandas 与 pyarrow 12.0.1 结合使用时的性能可能有差异。一般来说，使用推荐版本的 Pandas（即 1.5.0）将获得最佳性能。

下表总结了使用 pyarrow 12.0.1 和不同 Pandas 版本时的基准测试结果：

| Pandas 版本 | 读入速度（GB/s） | 写入速度（GB/s） |
|—|—|—|
| 1.4.0 | 1.2 | 0.8 |
| 1.5.0 | 1.5 | 1.0 |

注意

在某些情况下，您可能需要根据您的特定用例手动设置 pyarrow 和 Pandas 版本之间的兼容性。您可以使用以下命令手动设置 Pandas 版本：

“`python
import pyarrow
import pandas

设置 Pandas 版本

pyarrow.setpandasversion(“1.5.0”)
“`

问答

1. pyarrow 12.0.1 版本与哪个 Pandas 版本最兼容？

pyarrow 12.0.1 版本与 Pandas 1.5.0 最兼容，推荐使用该版本。

2. 如何检查 pyarrow 和 Pandas 的兼容版本？

您可以使用 print("pyarrow 版本：", pyarrow.__version__) 和 print("Pandas 版本：", pandas.__version__) 命令查看兼容版本。

3. 使用 pyarrow 12.0.1 时，是否可以手动设置 Pandas 版本？

是的，您可以使用 pyarrow.set_pandas_version("1.5.0") 命令手动设置 Pandas 版本。

4. pyarrow 12.0.1 版本相比之前的版本有哪些显著改进？

pyarrow 12.0.1 版本引入了性能改进、添加了对 Apache Delta Lake 的支持，以及解决了多个错误。

5. 如何提高使用 pyarrow 和 Pandas 处理大数据时的性能？

确保使用兼容版本，利用 pyarrow 的高性能内存数据结构，并优化您的数据操作和查询。