1 pyarrow简介

pyarrow是用于Apache Arrow的Python库。这个库为Arrow c++库提供的功能提供了Python API，以及用于与panda、NumPy和Python生态系统中的其他软件进行箭头集成和互操作性的工具。Apache Arrow是一个用于内存分析的开发平台。它包含一组技术，使大数据系统能够快速处理和移动数据。

Arrow特点
Format： Apache Arrow为平面和层次数据定义了一种与语言无关的柱状内存格式，这种格式的组织用于在现代硬件(如cpu和gpu)上进行高效的分析操作。Arrow内存格式还支持零拷贝读取，用于不需要序列化开销的闪电般的数据访问。

Libraries： Arrow的库实现了这种格式，并为一系列用例提供了构建块，包括高性能分析。许多流行的项目使用箭头有效地发送柱状数据，或者作为分析引擎的基础。库可用于C、c++、c#、Go、Java、JavaScript、MATLAB、Python、R、Ruby和Rust。请参阅如何安装和启动。

Ecosystem：Apache Arrow是由开发人员社区创建并为其服务的软件。我们致力于开放、友好的沟通和协商一致的决策。我们的提交者来自不同的组织和背景，我们欢迎所有人与我们一起参与。

2 pyarrow安装

Pyarrow安装很简单，如果有网络的话，使用以下命令就行：

#pip install pyarrow

Pyarrow比较大，可能使用官方的源导致安装失败，我有两种解决办法：

方法一：更换数据源
可以使用国内的源，比如清华的源，安装命令如下：

#pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyarrow

方法二：离线安装
先到官网或者镜像源下载安装包

pyarrow下载地址

下载后使用以下命令安装：

#pip install pyarrow-2.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

3 pyarrow使用

前面讲了pyarrow的简介和安装，接下来我们试试pyarrow到底有没有优势，我们知道，在做数据处理的时候，IO操作将占用大量的时间，提高IO操作效率，也就提升了整体效率，我们就拿大家熟悉的pandas来比较。

代码如下：

import time

from pyarrow import csv

def load_by_arrow(filePath):
    # API :https://arrow.apache.org/docs/python/generated/pyarrow.csv.read_csv.html
    table = csv.read_csv(filePath)
    
    return table.to_pandas()

import pandas as pd
def load_by_pandas(filePath):
    df = pd.read_csv(filePath)
    
    return df
    

if __name__ == "__main__":  
    filePath = 'workdf.csv'
        
    start = time.time()
    pa_df = load_by_arrow(filePath)
    end = time.time()
    print(end-start)
    
    start = time.time()
    pd_df = load_by_pandas(filePath)
    end = time.time()
    print(end-start)

运行结果如下：

我们可以看到，pyarrow的读取时间是pandas的两倍还多，可想而知，如果处理大批量的数据，效果将更加明显。

---

欢迎访问我的网站：

BruceOu的哔哩哔哩
BruceOu的主页
BruceOu的博客
BruceOu的CSDN博客
BruceOu的简书

接收更多精彩文章及资源推送，请订阅我的微信公众号：