pandas.ArrowDtype#

class pandas.ArrowDtype(pyarrow_dtype)[源代码]#

Arrow 的数据类型的扩展类型。

警告

ArrowDtype 被认为是实验性的。实现和部分 API 可能会在不发出警告的情况下更改。

虽然大多数 dtype 参数都可以接受 “字符串” 构造函数，例如 "int64[pyarrow]"，但如果数据类型包含类似 pyarrow.timestamp 的参数，ArrowDtype 会很有用。

Parameters:

pyarrow_dtypepa.DataType: pyarrow.DataType 的一个实例。

Returns:

ArrowDtype

Examples

>>> import pyarrow as pa
>>> pd.ArrowDtype(pa.int64())
int64[pyarrow]

带有参数的类型必须使用 ArrowDtype 进行构造。

>>> pd.ArrowDtype(pa.timestamp("s", tz="America/New_York"))
timestamp[s, tz=America/New_York][pyarrow]
>>> pd.ArrowDtype(pa.list_(pa.int64()))
list<item: int64>[pyarrow]

Attributes

pyarrow_dtype

Methods

None

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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