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테이블 클래스

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테이블 클래스

각 Dataset 객체는 PyArrow Table에 의해 뒷받침됩니다. Table은 디스크(메모리 매핑) 또는 메모리에서 로드될 수 있습니다. 여러 Table 유형이 있으며, 모두 table.Table에서 상속됩니다.

표

클래스 datasets.table.Table

< source >

( table: Table )

composition을 사용하여 pyarrow Table을 래핑합니다. 이것은 InMemoryTable, MemoryMappedTable 및 ConcatenationTable의 기본 클래스입니다.

pyarrow Table 클래스의 기본 속성/메서드 중 Table 변환을 제외한 모든 것을 구현합니다: slice, filter, flatten, combine_chunks, cast, add_column, append_column, remove_column, set_column, rename_columns 및 drop.

이러한 메서드의 구현은 하위 클래스에 따라 다릅니다.

validate

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

full (bool, 기본값 False) — True인 경우 비용이 높은 검사를 실행하고, 그렇지 않으면 비용이 낮은 검사만 실행합니다.

다음과 같은 예외를 발생시킵니다

pa.lib.ArrowInvalid

pa.lib.ArrowInvalid — 검증이 실패하는 경우

검증 검사를 수행합니다. 검증이 실패하면 예외가 발생됩니다.

기본값으로 실행되는 검증은 저비용 검증만 수행됩니다. 철저한 검증(최대 O(n))을 수행하려면 full=True를 전달하세요.

equals

< source >

( *args**kwargs ) → bool

매개변수

other (Table) — 비교할 테이블.
check_metadata bool, 기본값 False) — 스키마 메타데이터의 동등성도 검사할지 여부입니다.

반환값

bool

두 테이블의 내용이 동일한지 확인합니다.

to_batches

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

max_chunksize (int, 기본값 None) — RecordBatch 청크의 최대 크기입니다. 개별 컬럼의 청크 레이아웃에 따라 개별 청크의 크기가 더 작을 수 있습니다.

RecordBatch 객체(연속)의 목록으로 Table을 변환합니다.

to_pydict

< source >

( *args**kwargs ) → dict

반환값

dict

Table을 dict 또는 OrderedDict로 변환합니다.

to_pandas

< source >

( *args**kwargs ) → pandas.Series or pandas.DataFrame

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 할당에 사용할 Arrow MemoryPool입니다. 전달되지 않으면 기본 메모리 풀을 사용합니다.
strings_to_categorical (bool, 기본값 False) — 문자열(UTF8) 및 바이너리 유형을 pandas.Categorical로 인코딩합니다.
categories (list, 기본값 empty) — pandas.Categorical로 반환할 필드의 목록입니다. 테이블 형태의 데이터 구조에만 적용됩니다.
zero_copy_only (bool, 기본값 False) — 이 함수 호출이 기본 데이터를 복사해야 하는 경우 ArrowException을 발생시킵니다.
integer_object_nulls (bool, 기본값 False) — null이 포함된 정수를 object로 변환합니다.
date_as_object (bool, 기본값 True) — 날짜를 object로 변환합니다. False인 경우 datetime64[ns] dtype으로 변환합니다.
timestamp_as_object (bool, 기본값 False) — 나노초가 아닌 타임스탬프(np.datetime64)를 객체로 변환합니다. 이는 나노초 타임스탬프의 일반적인 날짜 범위(1678년~2262년)에 맞지 않는 타임스탬프가 있는 경우 유용합니다. False인 경우, 모든 타임스탬프가 datetime64[ns] dtype으로 변환됩니다.
use_threads (bool, 기본값 True) — 여러 스레드를 사용하여 변환을 병렬화할지 여부입니다.
deduplicate_objects (bool, 기본값 False) — 메모리 사용량을 줄이기 위해 생성 시 Python 객체의 여러 사본을 만들지 않습니다. 변환 속도는 느려집니다.
ignore_metadata (bool, 기본값 False) — True인 경우, 존재하는 ‘pandas’ 메타데이터를 사용하여 DataFrame 인덱스를 재구성하지 않습니다.
safe (bool, 기본값 True) — 일부 데이터 타입의 경우 pandas DataFrame 또는 Series에 데이터를 저장하려면 캐스팅이 필요합니다(예: pandas에서는 타임스탬프가 항상 나노초로 저장됨). 이 옵션은 캐스팅이 안전한지 여부를 제어합니다.
split_blocks (bool, 기본값 False) — True인 경우, RecordBatch 또는 Table에서 pandas.DataFrame을 생성할 때 각 열마다 하나의 내부 “block”을 생성합니다. 이를 통해 메모리를 일시적으로 줄일 수 있지만, 다양한 pandas 연산이 “consolidation”을 트리거하여 메모리 사용량이 급증할 수 있음을 유의하세요.
self_destruct (bool, 기본값 False) — EXPERIMENTAL: True인 경우, Arrow 객체를 pandas로 변환하는 동안 원본 Arrow 메모리를 해제하려고 시도합니다. 이 옵션을 사용하여 to_pandas를 호출한 후 해당 객체를 사용하면 프로그램이 충돌합니다.
types_mapper (function, 기본값 None) — pyarrow DataType를 pandas ExtensionDtype으로 매핑하는 함수입니다. 이 함수는 내장 pyarrow 타입의 변환 또는 Table 스키마에 pandas_metadata가 없는 경우 기본 pandas 타입을 재정의하는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수는 pyarrow DataType를 인자로 받아 해당 타입에 대해 기본 변환을 사용해야 하면 pandas ExtensionDtype 또는 None을 반환해야 합니다. 사전 매핑이 있는 경우 dict.get을 함수로 전달할 수 있습니다.

반환값

pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

객체의 유형에 따라 pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

상황에 맞게 pandas와 호환되는 NumPy 배열 또는 DataFrame으로 변환합니다.

to_string

< source >

( *args**kwargs )

필드

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 검색할 필드의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 스키마 필드를 선택합니다.

열

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 가져올 열의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 컬럼을 선택합니다.

itercolumns

< source >

( *args**kwargs )

숫자 순서대로 모든 열을 반복합니다.

스키마

< source >

( )

테이블 및 해당 열의 스키마.

열

< source >

( )

숫자 순서대로 나열된 모든 열 목록.

num_columns

< source >

( )

이 테이블의 열 수.

num_rows

< source >

( )

이 테이블의 행 수.

테이블의 정의에 따라 모든 열은 동일한 수의 행을 가집니다.

형상

< source >

( ) → (int, int)

반환값

(int, int)

행 수와 열 수.

의 차원: (#rows, #columns).

바이트

< source >

( )

테이블의 요소들이 소비하는 바이트의 총 수.

InMemoryTable

class datasets.table.InMemoryTable

< source >

( table: Table )

in-memory라고 하는 것은 테이블이 사용자의 RAM에 로드된 경우를 의미합니다.

Pickling은 메모리를 사용하여 모든 데이터를 복사합니다. 구현은 간단하며, 기본적으로 pyarrow의 Table 메서드를 직접 사용합니다.

MemoryMapped 테이블과는 다릅니다. MemoryMapped의 경우 pickling 시 메모리에 있는 모든 데이터를 복사하지 않습니다. MemoryMapped의 경우 unpickling 시 테이블을 디스크에서 다시 로드합니다.

InMemoryTable은 데이터가 메모리에 들어갈 수 있을 때 사용해야 하며, MemoryMapped은 메모리보다 큰 데이터를 처리하거나 애플리케이션의 메모리 사용량을 낮게 유지하고 싶을 때 사용하는 것입니다.

validate

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

full (bool, 기본값 False) — True인 경우 비용이 높은 검사를 실행하고, 그렇지 않으면 비용이 낮은 검사만 실행합니다.

다음과 같은 예외를 발생시킵니다

pa.lib.ArrowInvalid

pa.lib.ArrowInvalid — 검증이 실패하는 경우

검증 검사를 수행합니다. 검증이 실패하면 예외가 발생됩니다.

기본값으로 실행되는 검증은 저비용 검증만 수행됩니다. 철저한 검증(최대 O(n))을 수행하려면 full=True를 전달하세요.

equals

< source >

( *args**kwargs ) → bool

매개변수

other (Table) — 비교할 테이블.
check_metadata bool, 기본값 False) — 스키마 메타데이터의 동등성도 검사할지 여부입니다.

반환값

bool

두 테이블의 내용이 동일한지 확인합니다.

to_batches

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

max_chunksize (int, 기본값 None) — RecordBatch 청크의 최대 크기입니다. 개별 컬럼의 청크 레이아웃에 따라 개별 청크의 크기가 더 작을 수 있습니다.

RecordBatch 객체(연속)의 목록으로 Table을 변환합니다.

to_pydict

< source >

( *args**kwargs ) → dict

반환값

dict

Table을 dict 또는 OrderedDict로 변환합니다.

to_pandas

< source >

( *args**kwargs ) → pandas.Series or pandas.DataFrame

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 할당에 사용할 Arrow MemoryPool입니다. 전달되지 않으면 기본 메모리 풀을 사용합니다.
strings_to_categorical (bool, 기본값 False) — 문자열(UTF8) 및 바이너리 유형을 pandas.Categorical로 인코딩합니다.
categories (list, 기본값 empty) — pandas.Categorical로 반환할 필드의 목록입니다. 테이블 형태의 데이터 구조에만 적용됩니다.
zero_copy_only (bool, 기본값 False) — 이 함수 호출이 기본 데이터를 복사해야 하는 경우 ArrowException을 발생시킵니다.
integer_object_nulls (bool, 기본값 False) — null이 포함된 정수를 object로 변환합니다.
date_as_object (bool, 기본값 True) — 날짜를 object로 변환합니다. False인 경우 datetime64[ns] dtype으로 변환합니다.
timestamp_as_object (bool, 기본값 False) — 나노초가 아닌 타임스탬프(np.datetime64)를 객체로 변환합니다. 이는 나노초 타임스탬프의 일반적인 날짜 범위(1678년~2262년)에 맞지 않는 타임스탬프가 있는 경우 유용합니다. False인 경우, 모든 타임스탬프가 datetime64[ns] dtype으로 변환됩니다.
use_threads (bool, 기본값 True) — 여러 스레드를 사용하여 변환을 병렬화할지 여부입니다.
deduplicate_objects (bool, 기본값 False) — 메모리 사용량을 줄이기 위해 생성 시 Python 객체의 여러 사본을 만들지 않습니다. 변환 속도는 느려집니다.
ignore_metadata (bool, 기본값 False) — True인 경우, 존재하는 ‘pandas’ 메타데이터를 사용하여 DataFrame 인덱스를 재구성하지 않습니다.
safe (bool, 기본값 True) — 일부 데이터 타입의 경우 pandas DataFrame 또는 Series에 데이터를 저장하려면 캐스팅이 필요합니다(예: pandas에서는 타임스탬프가 항상 나노초로 저장됨). 이 옵션은 캐스팅이 안전한지 여부를 제어합니다.
split_blocks (bool, 기본값 False) — True인 경우, RecordBatch 또는 Table에서 pandas.DataFrame을 생성할 때 각 열마다 하나의 내부 “block”을 생성합니다. 이를 통해 메모리를 일시적으로 줄일 수 있지만, 다양한 pandas 연산이 “consolidation”을 트리거하여 메모리 사용량이 급증할 수 있음을 유의하세요.
self_destruct (bool, 기본값 False) — EXPERIMENTAL: True인 경우, Arrow 객체를 pandas로 변환하는 동안 원본 Arrow 메모리를 해제하려고 시도합니다. 이 옵션을 사용하여 to_pandas를 호출한 후 해당 객체를 사용하면 프로그램이 충돌합니다.
types_mapper (function, 기본값 None) — pyarrow DataType를 pandas ExtensionDtype으로 매핑하는 함수입니다. 이 함수는 내장 pyarrow 타입의 변환 또는 Table 스키마에 pandas_metadata가 없는 경우 기본 pandas 타입을 재정의하는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수는 pyarrow DataType를 인자로 받아 해당 타입에 대해 기본 변환을 사용해야 하면 pandas ExtensionDtype 또는 None을 반환해야 합니다. 사전 매핑이 있는 경우 dict.get을 함수로 전달할 수 있습니다.

반환값

pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

객체의 유형에 따라 pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

상황에 맞게 pandas와 호환되는 NumPy 배열 또는 DataFrame으로 변환합니다.

to_string

< source >

( *args**kwargs )

필드

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 검색할 필드의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 스키마 필드를 선택합니다.

열

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 가져올 열의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 컬럼을 선택합니다.

itercolumns

< source >

( *args**kwargs )

숫자 순서대로 모든 열을 반복합니다.

스키마

< source >

( )

테이블 및 해당 열의 스키마.

열

< source >

( )

숫자 순서대로 나열된 모든 열 목록.

num_columns

< source >

( )

이 테이블의 열 수.

num_rows

< source >

( )

이 테이블의 행 수.

테이블의 정의에 따라 모든 열은 동일한 수의 행을 가집니다.

형상

< source >

( ) → (int, int)

반환값

(int, int)

행 수와 열 수.

의 차원: (#rows, #columns).

바이트

< source >

( )

테이블의 요소들이 소비하는 바이트의 총 수.

column_names

< source >

( )

테이블의 열 이름.

슬라이스

< source >

( offset = 0length = None )

매개변수

offset (int, 기본값 0) — 테이블의 시작 위치에서 슬라이스할 위치까지의 오프셋입니다.
length (int, 기본값 None) — 슬라이스의 길이 (기본값은 offset부터 테이블 끝까지).

이 Table의 zero-copy 슬라이스를 계산합니다.

필터

< source >

( *args**kwargs )

Table에서 레코드를 선택합니다. 전체 사용법은 pyarrow.compute.filter를 참조하세요.

flatten

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 메모리 할당이 필요한 경우 사용할 풀입니다. 그렇지 않으면 기본 풀을 사용합니다.

이 테이블을 Flatten합니다. struct 타입인 각 컬럼은 struct 필드별로 하나의 컬럼씩 Flatten됩니다. 다른 컬럼은 변경되지 않습니다.

combine_chunks

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 메모리 할당이 필요한 경우 사용할 풀입니다. 그렇지 않으면 기본 풀을 사용합니다.

이 테이블의 청크를 결합하여 새 테이블을 만듭니다.

각 열의 ChunkedArray에 있는 모든 기본 청크는 0개 또는 1개의 청크로 연결됩니다.

캐스트

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

target_schema (Schema) — 캐스팅할 Schema입니다. 필드의 이름과 순서가 일치해야 합니다.
safe (bool, 기본값 True) — 오버플로우 또는 기타 안전하지 않은 변환을 확인합니다.

의 값을 다른 스키마로 변환합니다.

replace_schema_metadata

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

metadata (dict, 기본값 None) —

반환값

datasets.table.Table

shallow_copy

실험적: 스키마의 key-value 메타데이터를 지정된 새 메타데이터(기존 메타데이터를 삭제하는 None일 수 있음)로 교체하여 테이블의 얕은 복사본을 생성합니다.

add_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 컬럼을 배치할 인덱스.
field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

추가된 passed 컬럼이 포함된 새로운 테이블.

Table에 position 위치에 열을 추가합니다.

추가된 열을 가진 새로운 테이블이 반환되며, 원래 테이블 객체는 변경되지 않습니다.

append_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

추가된 passed 컬럼이 포함된 새로운 테이블.

열 목록의 끝에 열을 추가합니다.

remove_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 제거할 열의 인덱스.

반환값

datasets.table.Table

열이 없는 새로운 테이블.

지정된 열을 제거하여 새 Table을 생성합니다.

set_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 컬럼을 배치할 인덱스.
field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

전달된 컬럼 세트를 가진 새로운 테이블.

Table의 position 위치에 있는 열을 교체합니다.

rename_columns

< source >

( *args**kwargs )

제공된 이름으로 열 이름이 변경된 새 테이블을 생성합니다.

선택

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

columns (Union[List[str], List[int]]) — 선택할 열 이름 또는 정수 인덱스입니다.

반환값

datasets.table.Table

지정된 열을 가진 새로운 테이블이며, 메타데이터는 유지됩니다.

의 열을 선택합니다.

지정된 열과 메타데이터를 유지한 채로 새로운 테이블을 반환합니다.

drop

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

columns (List[str]) — 기존 컬럼을 참조하는 필드 이름 목록.

반환값

datasets.table.Table

열이 없는 새로운 테이블.

다음과 같은 예외를 발생시킵니다

KeyError

KeyError — : 전달된 열 이름 중 존재하지 않는 것이 있는 경우.

하나 이상의 열을 제거하고 새로운 테이블을 반환합니다.

from_file

< source >

( filename: str )

from_buffer

< source >

( buffer: Buffer )

from_pandas

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

df (pandas.DataFrame) —
schema (pyarrow.Schema, 선택 사항) — Arrow Table의 예상 스키마입니다. 자동으로 추론할 수 없는 경우 컬럼의 유형을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. 이 인수가 전달되면 출력은 정확히 이 스키마를 갖습니다. 스키마에 지정되었지만 DataFrame의 컬럼이나 인덱스에서 찾을 수 없는 컬럼은 오류를 발생시킵니다. 스키마에 지정되지 않은 DataFrame의 추가 컬럼이나 인덱스 레벨은 무시됩니다.
preserve_index (bool, 선택 사항) — 결과 Table에 인덱스를 추가 열로 저장할지 여부입니다. 기본값인 None은 RangeIndex를 제외하고 인덱스를 열로 저장합니다. RangeIndex는 메타데이터로만 저장됩니다. 인덱스를 반드시 열로 저장하려면 preserve_index=True를 사용하세요.
nthreads (int, 기본값 None (시스템 CPU 개수만큼의 스레드를 사용할 수 있음)) — 1보다 크면, 지정된 스레드 수를 사용하여 컬럼을 병렬로 Arrow로 변환합니다.
columns (List[str], 선택 사항) — 변환할 열의 목록입니다. None인 경우 모든 열을 사용합니다.
safe (bool, 기본값 True) — 오버플로우 또는 기타 안전하지 않은 변환을 검사합니다.

반환값

datasets.table.Table

pandas.DataFrame를 Arrow Table로 변환합니다.

결과 Arrow Table의 열 유형은 DataFrame의 pandas.Series dtype에서 추론됩니다. object가 아닌 Series의 경우, NumPy dtype이 해당 Arrow 유형으로 변환됩니다. object의 경우, 이 Series에 포함된 Python 객체를 살펴서 데이터 유형을 추측해야 합니다.

object dtype의 Series는 항상 의미 있는 Arrow 타입으로 이어질 만큼 충분한 정보를 담고 있지 않을 수 있습니다. DataFrame의 길이가 0이거나 Series에 None/nan 객체만 포함된 경우와 같이 타입을 추론할 수 없는 경우, 타입은 null로 설정됩니다. 이 동작은 명시적인 스키마를 구성하여 이 함수에 전달함으로써 방지할 수 있습니다.

예:

>>> import pandas as pd
>>> import pyarrow as pa
>>> df = pd.DataFrame({
    ...     'int': [1, 2],
    ...     'str': ['a', 'b']
    ... })
>>> pa.Table.from_pandas(df)
<pyarrow.lib.Table object at 0x7f05d1fb1b40>

from_arrays

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

arrays (List[Union[pyarrow.Array, pyarrow.ChunkedArray]]) — 테이블을 형성해야 하는 동일한 길이의 배열들.
names (List[str], 선택 사항) — 테이블 열의 이름입니다. 전달하지 않으면 schema를 전달해야 합니다.
schema (Schema, 기본값 None) — 생성할 테이블의 스키마입니다. 전달하지 않으면 이름을 전달해야 합니다.
metadata (Union[dict, Mapping], 기본값 None) — 스키마에 대한 선택적 메타데이터(추론된 경우).

Arrow 배열에서 Table을 구성합니다.

from_pydict

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

mapping (Union[dict, Mapping]) — 문자열을 Array 또는 Python 리스트로 매핑하는 매핑입니다.
schema (Schema, 기본값 None) — 값이 전달되지 않으면 Mapping 값에서 추론됩니다
metadata (Union[dict, Mapping], 기본값 None) — 스키마에 대한 선택적 메타데이터(추론된 경우).

Arrow 배열 또는 컬럼에서 Table을 구성합니다.

from_batches

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

batches (Union[Sequence[pyarrow.RecordBatch], Iterator[pyarrow.RecordBatch]]) — 변환할 RecordBatch 시퀀스입니다. 모든 스키마가 동일해야 합니다.
schema (Schema, 기본값 None) — 값이 전달되지 않으면 첫 번째 RecordBatch에서 추론됩니다.

반환값

datasets.table.Table

Arrow RecordBatches의 시퀀스 또는 반복기로부터 Table을 구성합니다.

MemoryMappedTable

class datasets.table.MemoryMappedTable

< source >

( table: Tablepath: strreplays: typing.Optional[list[tuple[str, tuple, dict]]] = None )

memory mapped 상태의 테이블은 사용자의 RAM을 사용하지 않고 대신 디스크에서 데이터를 로드하는 경우를 의미합니다.

Pickling은 데이터를 메모리에 복사하지 않습니다. 대신, 메모리 매핑된 arrow 파일의 경로와 디스크에서 테이블을 다시 로드할 때 “재실행”할 변환 목록만 Pickling됩니다.

구현에는 디스크에서 Table을 다시 로드할 때 재실행할 수 있도록, 기초 pyarrow Table에 적용된 모든 변환의 이력을 저장해야 합니다.

InMemoryTable 테이블은 pickling 시 메모리에 있는 모든 데이터를 복사하지만, 이 동작과는 다릅니다.

validate

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

full (bool, 기본값 False) — True인 경우 비용이 높은 검사를 실행하고, 그렇지 않으면 비용이 낮은 검사만 실행합니다.

다음과 같은 예외를 발생시킵니다

pa.lib.ArrowInvalid

pa.lib.ArrowInvalid — 검증이 실패하는 경우

검증 검사를 수행합니다. 검증이 실패하면 예외가 발생됩니다.

기본값으로 실행되는 검증은 저비용 검증만 수행됩니다. 철저한 검증(최대 O(n))을 수행하려면 full=True를 전달하세요.

equals

< source >

( *args**kwargs ) → bool

매개변수

other (Table) — 비교할 테이블.
check_metadata bool, 기본값 False) — 스키마 메타데이터의 동등성도 검사할지 여부입니다.

반환값

bool

두 테이블의 내용이 동일한지 확인합니다.

to_batches

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

max_chunksize (int, 기본값 None) — RecordBatch 청크의 최대 크기입니다. 개별 컬럼의 청크 레이아웃에 따라 개별 청크의 크기가 더 작을 수 있습니다.

RecordBatch 객체(연속)의 목록으로 Table을 변환합니다.

to_pydict

< source >

( *args**kwargs ) → dict

반환값

dict

Table을 dict 또는 OrderedDict로 변환합니다.

to_pandas

< source >

( *args**kwargs ) → pandas.Series or pandas.DataFrame

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 할당에 사용할 Arrow MemoryPool입니다. 전달되지 않으면 기본 메모리 풀을 사용합니다.
strings_to_categorical (bool, 기본값 False) — 문자열(UTF8) 및 바이너리 유형을 pandas.Categorical로 인코딩합니다.
categories (list, 기본값 empty) — pandas.Categorical로 반환할 필드의 목록입니다. 테이블 형태의 데이터 구조에만 적용됩니다.
zero_copy_only (bool, 기본값 False) — 이 함수 호출이 기본 데이터를 복사해야 하는 경우 ArrowException을 발생시킵니다.
integer_object_nulls (bool, 기본값 False) — null이 포함된 정수를 object로 변환합니다.
date_as_object (bool, 기본값 True) — 날짜를 object로 변환합니다. False인 경우 datetime64[ns] dtype으로 변환합니다.
timestamp_as_object (bool, 기본값 False) — 나노초가 아닌 타임스탬프(np.datetime64)를 객체로 변환합니다. 이는 나노초 타임스탬프의 일반적인 날짜 범위(1678년~2262년)에 맞지 않는 타임스탬프가 있는 경우 유용합니다. False인 경우, 모든 타임스탬프가 datetime64[ns] dtype으로 변환됩니다.
use_threads (bool, 기본값 True) — 여러 스레드를 사용하여 변환을 병렬화할지 여부입니다.
deduplicate_objects (bool, 기본값 False) — 메모리 사용량을 줄이기 위해 생성 시 Python 객체의 여러 사본을 만들지 않습니다. 변환 속도는 느려집니다.
ignore_metadata (bool, 기본값 False) — True인 경우, 존재하는 ‘pandas’ 메타데이터를 사용하여 DataFrame 인덱스를 재구성하지 않습니다.
safe (bool, 기본값 True) — 일부 데이터 타입의 경우 pandas DataFrame 또는 Series에 데이터를 저장하려면 캐스팅이 필요합니다(예: pandas에서는 타임스탬프가 항상 나노초로 저장됨). 이 옵션은 캐스팅이 안전한지 여부를 제어합니다.
split_blocks (bool, 기본값 False) — True인 경우, RecordBatch 또는 Table에서 pandas.DataFrame을 생성할 때 각 열마다 하나의 내부 “block”을 생성합니다. 이를 통해 메모리를 일시적으로 줄일 수 있지만, 다양한 pandas 연산이 “consolidation”을 트리거하여 메모리 사용량이 급증할 수 있음을 유의하세요.
self_destruct (bool, 기본값 False) — EXPERIMENTAL: True인 경우, Arrow 객체를 pandas로 변환하는 동안 원본 Arrow 메모리를 해제하려고 시도합니다. 이 옵션을 사용하여 to_pandas를 호출한 후 해당 객체를 사용하면 프로그램이 충돌합니다.
types_mapper (function, 기본값 None) — pyarrow DataType를 pandas ExtensionDtype으로 매핑하는 함수입니다. 이 함수는 내장 pyarrow 타입의 변환 또는 Table 스키마에 pandas_metadata가 없는 경우 기본 pandas 타입을 재정의하는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수는 pyarrow DataType를 인자로 받아 해당 타입에 대해 기본 변환을 사용해야 하면 pandas ExtensionDtype 또는 None을 반환해야 합니다. 사전 매핑이 있는 경우 dict.get을 함수로 전달할 수 있습니다.

반환값

pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

객체의 유형에 따라 pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

상황에 맞게 pandas와 호환되는 NumPy 배열 또는 DataFrame으로 변환합니다.

to_string

< source >

( *args**kwargs )

필드

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 검색할 필드의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 스키마 필드를 선택합니다.

열

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 가져올 열의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 컬럼을 선택합니다.

itercolumns

< source >

( *args**kwargs )

숫자 순서대로 모든 열을 반복합니다.

스키마

< source >

( )

테이블 및 해당 열의 스키마.

열

< source >

( )

숫자 순서대로 나열된 모든 열 목록.

num_columns

< source >

( )

이 테이블의 열 수.

num_rows

< source >

( )

이 테이블의 행 수.

테이블의 정의에 따라 모든 열은 동일한 수의 행을 가집니다.

형상

< source >

( ) → (int, int)

반환값

(int, int)

행 수와 열 수.

의 차원: (#rows, #columns).

바이트

< source >

( )

테이블의 요소들이 소비하는 바이트의 총 수.

column_names

< source >

( )

테이블의 열 이름.

슬라이스

< source >

( offset = 0length = None )

매개변수

offset (int, 기본값 0) — 테이블의 시작 위치에서 슬라이스할 위치까지의 오프셋입니다.
length (int, 기본값 None) — 슬라이스의 길이 (기본값은 offset부터 테이블 끝까지).

이 Table의 zero-copy 슬라이스를 계산합니다.

필터

< source >

( *args**kwargs )

Table에서 레코드를 선택합니다. 전체 사용법은 pyarrow.compute.filter를 참조하세요.

flatten

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 메모리 할당이 필요한 경우 사용할 풀입니다. 그렇지 않으면 기본 풀을 사용합니다.

이 테이블을 Flatten합니다. struct 타입인 각 컬럼은 struct 필드별로 하나의 컬럼씩 Flatten됩니다. 다른 컬럼은 변경되지 않습니다.

combine_chunks

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 메모리 할당이 필요한 경우 사용할 풀입니다. 그렇지 않으면 기본 풀을 사용합니다.

이 테이블의 청크를 결합하여 새 테이블을 만듭니다.

각 열의 ChunkedArray에 있는 모든 기본 청크는 0개 또는 1개의 청크로 연결됩니다.

캐스트

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

target_schema (Schema) — 캐스팅할 Schema입니다. 필드의 이름과 순서가 일치해야 합니다.
safe (bool, 기본값 True) — 오버플로우 또는 기타 안전하지 않은 변환을 확인합니다.

테이블 값을 다른 스키마로 캐스팅

replace_schema_metadata

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

metadata (dict, 기본값 None) —

반환값

datasets.table.Table

shallow_copy

실험적: 스키마의 key-value 메타데이터를 지정된 새 메타데이터(기존 메타데이터를 삭제할 수 있는 None 포함)로 교체하여 테이블의 얕은 복사본을 생성합니다.

add_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 컬럼을 배치할 인덱스.
field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

추가된 passed 컬럼이 포함된 새로운 테이블.

Table에 position 위치에 열을 추가합니다.

추가된 열을 가진 새로운 테이블이 반환되며, 원래 테이블 객체는 변경되지 않습니다.

append_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

추가된 passed 컬럼이 포함된 새로운 테이블.

열 목록의 끝에 열을 추가합니다.

remove_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 제거할 열의 인덱스.

반환값

datasets.table.Table

열이 없는 새로운 테이블.

지정된 열을 제거하여 새 Table을 생성합니다.

set_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 컬럼을 배치할 인덱스.
field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

전달된 컬럼 세트를 가진 새로운 테이블.

Table의 position 위치에 있는 열을 교체합니다.

rename_columns

< source >

( *args**kwargs )

제공된 이름으로 열 이름이 변경된 새 테이블을 생성합니다.

선택

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

columns (Union[List[str], List[int]]) — 선택할 열 이름 또는 정수 인덱스입니다.

반환값

datasets.table.Table

지정된 열을 가진 새로운 테이블이며, 메타데이터는 유지됩니다.

의 열을 선택합니다.

지정된 열과 메타데이터를 유지한 채로 새로운 테이블을 반환합니다.

drop

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

columns (List[str]) — 기존 컬럼을 참조하는 필드 이름 목록.

반환값

datasets.table.Table

열이 없는 새로운 테이블.

다음과 같은 예외를 발생시킵니다

KeyError

KeyError — : 전달된 열 이름 중 존재하지 않는 것이 있는 경우.

하나 이상의 열을 제거하고 새로운 테이블을 반환합니다.

from_file

< source >

( filename: strreplays = None )

ConcatenationTable

class datasets.table.ConcatenationTable

< source >

( table: Tableblocks: list )

는 블록이라고 불리는 여러 테이블의 연결(concatenation)로 구성됩니다. 이것은 axis 0(행 추가)과 axis 1(열 추가) 양쪽 모두에서 연결을 지원합니다.

기본 테이블은 “blocks”라고 불리며 InMemoryTable 또는 MemoryMappedTable 객체일 수 있습니다. 이를 통해 메모리에서 가져온 테이블과 메모리 매핑된 테이블을 결합할 수 있습니다. ConcatenationTable이 pickled되면 각 블록이 pickled됩니다:

InMemoryTable 객체는 메모리에 있는 모든 데이터를 복사하여 pickled됩니다.
MemoryMappedTable 객체는 데이터를 메모리에 복사하지 않고 pickled됩니다. 대신, 디스크에서 테이블을 다시 로드할 때 “replays”할 transforms 목록과 함께 메모리 매핑된 arrow 파일의 경로만 pickled됩니다.

구현에는 각 블록을 별도로 저장해야 합니다. blocks 속성은 블록의 리스트 리스트를 저장합니다. 첫 번째 축은 테이블을 축 0 방향으로 연결하며(행을 추가), 두 번째 축은 테이블을 축 1 방향으로 연결합니다(열을 추가).

axis 0을 기준으로 연결할 때 일부 열이 누락된 경우, 해당 열은 null 값으로 채워집니다. 이는 pyarrow.concat_tables(tables, promote=True)를 사용하여 수행됩니다.

ConcatenationTable.table 속성에 접근하여 완전히 결합된 테이블에, ConcatenationTable.blocks 속성에 접근하여 블록에 액세스할 수 있습니다.

validate

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

full (bool, 기본값 False) — True인 경우 비용이 높은 검사를 실행하고, 그렇지 않으면 비용이 낮은 검사만 실행합니다.

다음과 같은 예외를 발생시킵니다

pa.lib.ArrowInvalid

pa.lib.ArrowInvalid — 검증이 실패하는 경우

검증 검사를 수행합니다. 검증이 실패하면 예외가 발생됩니다.

기본값으로 실행되는 검증은 저비용 검증만 수행됩니다. 철저한 검증(최대 O(n))을 수행하려면 full=True를 전달하세요.

equals

< source >

( *args**kwargs ) → bool

매개변수

other (Table) — 비교할 테이블.
check_metadata bool, 기본값 False) — 스키마 메타데이터의 동등성도 검사할지 여부입니다.

반환값

bool

두 테이블의 내용이 동일한지 확인합니다.

to_batches

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

max_chunksize (int, 기본값 None) — RecordBatch 청크의 최대 크기입니다. 개별 컬럼의 청크 레이아웃에 따라 개별 청크의 크기가 더 작을 수 있습니다.

RecordBatch 객체(연속)의 목록으로 Table을 변환합니다.

to_pydict

< source >

( *args**kwargs ) → dict

반환값

dict

Table을 dict 또는 OrderedDict로 변환합니다.

to_pandas

< source >

( *args**kwargs ) → pandas.Series or pandas.DataFrame

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 할당에 사용할 Arrow MemoryPool입니다. 전달되지 않으면 기본 메모리 풀을 사용합니다.
strings_to_categorical (bool, 기본값 False) — 문자열(UTF8) 및 바이너리 유형을 pandas.Categorical로 인코딩합니다.
categories (list, 기본값 empty) — pandas.Categorical로 반환할 필드의 목록입니다. 테이블 형태의 데이터 구조에만 적용됩니다.
zero_copy_only (bool, 기본값 False) — 이 함수 호출이 기본 데이터를 복사해야 하는 경우 ArrowException을 발생시킵니다.
integer_object_nulls (bool, 기본값 False) — null이 포함된 정수를 object로 변환합니다.
date_as_object (bool, 기본값 True) — 날짜를 object로 변환합니다. False인 경우 datetime64[ns] dtype으로 변환합니다.
timestamp_as_object (bool, 기본값 False) — 나노초가 아닌 타임스탬프(np.datetime64)를 객체로 변환합니다. 이는 나노초 타임스탬프의 일반적인 날짜 범위(1678년~2262년)에 맞지 않는 타임스탬프가 있는 경우 유용합니다. False인 경우, 모든 타임스탬프가 datetime64[ns] dtype으로 변환됩니다.
use_threads (bool, 기본값 True) — 여러 스레드를 사용하여 변환을 병렬화할지 여부입니다.
deduplicate_objects (bool, 기본값 False) — 메모리 사용량을 줄이기 위해 생성 시 Python 객체의 여러 사본을 만들지 않습니다. 변환 속도는 느려집니다.
ignore_metadata (bool, 기본값 False) — True인 경우, 존재하는 ‘pandas’ 메타데이터를 사용하여 DataFrame 인덱스를 재구성하지 않습니다.
safe (bool, 기본값 True) — 일부 데이터 타입의 경우 pandas DataFrame 또는 Series에 데이터를 저장하려면 캐스팅이 필요합니다(예: pandas에서는 타임스탬프가 항상 나노초로 저장됨). 이 옵션은 캐스팅이 안전한지 여부를 제어합니다.
split_blocks (bool, 기본값 False) — True인 경우, RecordBatch 또는 Table에서 pandas.DataFrame을 생성할 때 각 열마다 하나의 내부 “block”을 생성합니다. 이를 통해 메모리를 일시적으로 줄일 수 있지만, 다양한 pandas 연산이 “consolidation”을 트리거하여 메모리 사용량이 급증할 수 있음을 유의하세요.
self_destruct (bool, 기본값 False) — EXPERIMENTAL: True인 경우, Arrow 객체를 pandas로 변환하는 동안 원본 Arrow 메모리를 해제하려고 시도합니다. 이 옵션을 사용하여 to_pandas를 호출한 후 해당 객체를 사용하면 프로그램이 충돌합니다.
types_mapper (function, 기본값 None) — pyarrow DataType를 pandas ExtensionDtype으로 매핑하는 함수입니다. 이 함수는 내장 pyarrow 타입의 변환 또는 Table 스키마에 pandas_metadata가 없는 경우 기본 pandas 타입을 재정의하는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수는 pyarrow DataType를 인자로 받아 해당 타입에 대해 기본 변환을 사용해야 하면 pandas ExtensionDtype 또는 None을 반환해야 합니다. 사전 매핑이 있는 경우 dict.get을 함수로 전달할 수 있습니다.

반환값

pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

객체의 유형에 따라 pandas.Series 또는 pandas.DataFrame

상황에 맞게 pandas와 호환되는 NumPy 배열 또는 DataFrame으로 변환합니다.

to_string

< source >

( *args**kwargs )

필드

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 검색할 필드의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 스키마 필드를 선택합니다.

열

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

i (Union[int, str]) — 가져올 열의 인덱스 또는 이름입니다.

column name 또는 숫자 인덱스를 사용하여 컬럼을 선택합니다.

itercolumns

< source >

( *args**kwargs )

숫자 순서대로 모든 열을 반복합니다.

스키마

< source >

( )

테이블 및 해당 열의 스키마.

열

< source >

( )

숫자 순서대로 나열된 모든 열 목록.

num_columns

< source >

( )

이 테이블의 열 수.

num_rows

< source >

( )

이 테이블의 행 수.

테이블의 정의에 따라 모든 열은 동일한 수의 행을 가집니다.

형상

< source >

( ) → (int, int)

반환값

(int, int)

행 수와 열 수.

의 차원: (#rows, #columns).

바이트

< source >

( )

테이블의 요소들이 소비하는 바이트의 총 수.

column_names

< source >

( )

테이블의 열 이름.

슬라이스

< source >

( offset = 0length = None )

매개변수

offset (int, 기본값 0) — 테이블의 시작 위치에서 슬라이스할 위치까지의 오프셋입니다.
length (int, 기본값 None) — 슬라이스의 길이 (기본값은 offset부터 테이블 끝까지).

이 Table의 zero-copy 슬라이스를 계산합니다.

필터

< source >

( mask*args**kwargs )

Table에서 레코드를 선택합니다. 전체 사용법은 pyarrow.compute.filter를 참조하세요.

flatten

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 메모리 할당이 필요한 경우 사용할 풀입니다. 그렇지 않으면 기본 풀을 사용합니다.

이 테이블을 Flatten합니다. struct 타입인 각 컬럼은 struct 필드별로 하나의 컬럼씩 Flatten됩니다. 다른 컬럼은 변경되지 않습니다.

combine_chunks

< source >

( *args**kwargs )

매개변수

memory_pool (MemoryPool, 기본값 None) — 메모리 할당이 필요한 경우 사용할 풀입니다. 그렇지 않으면 기본 풀을 사용합니다.

이 테이블의 청크를 결합하여 새 테이블을 만듭니다.

각 열의 ChunkedArray에 있는 모든 기본 청크는 0개 또는 1개의 청크로 연결됩니다.

캐스트

< source >

( target_schema*args**kwargs )

매개변수

target_schema (Schema) — 캐스팅할 Schema입니다. 필드의 이름과 순서가 일치해야 합니다.
safe (bool, 기본값 True) — 오버플로우 또는 기타 안전하지 않은 변환을 확인합니다.

의 값을 다른 스키마로 변환합니다.

replace_schema_metadata

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

metadata (dict, 기본값 None) —

반환값

datasets.table.Table

shallow_copy

add_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 컬럼을 배치할 인덱스.
field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

추가된 passed 컬럼이 포함된 새로운 테이블.

Table에 position 위치에 열을 추가합니다.

추가된 열을 가진 새로운 테이블이 반환되며, 원래 테이블 객체는 변경되지 않습니다.

append_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

추가된 passed 컬럼이 포함된 새로운 테이블.

열 목록의 끝에 열을 추가합니다.

remove_column

< source >

( i*args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 제거할 열의 인덱스.

반환값

datasets.table.Table

열이 없는 새로운 테이블.

지정된 열을 제거하여 새 Table을 생성합니다.

set_column

< source >

( *args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

i (int) — 컬럼을 배치할 인덱스.
field_ (Union[str, pyarrow.Field]) — 문자열이 전달되면 컬럼 데이터에서 타입이 추론됩니다.
column (Union[pyarrow.Array, List[pyarrow.Array]]) — 컬럼 데이터.

반환값

datasets.table.Table

전달된 컬럼 세트를 가진 새로운 테이블.

Table의 position 위치에 있는 열을 교체합니다.

rename_columns

< source >

( names*args**kwargs )

제공된 이름으로 열 이름이 변경된 새 테이블을 생성합니다.

선택

< source >

( columns*args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

columns (Union[List[str], List[int]]) — 선택할 열 이름 또는 정수 인덱스입니다.

반환값

datasets.table.Table

지정된 열을 가진 새로운 테이블이며, 메타데이터는 유지됩니다.

의 열을 선택합니다.

지정된 열과 메타데이터를 유지한 채로 새로운 테이블을 반환합니다.

drop

< source >

( columns*args**kwargs ) → datasets.table.Table

매개변수

columns (List[str]) — 기존 컬럼을 참조하는 필드 이름 목록.

반환값

datasets.table.Table

열이 없는 새로운 테이블.

다음과 같은 예외를 발생시킵니다

KeyError

KeyError — : 전달된 열 이름 중 존재하지 않는 것이 있는 경우.

하나 이상의 열을 제거하고 새로운 테이블을 반환합니다.

from_blocks

< source >

( blocks: ~TableBlockContainer )

from_tables

< source >

( tables: listaxis: int = 0 )

매개변수

tables (Table의 목록 또는 pyarrow.Table의 목록) — 테이블 목록.
axis ({0, 1}, 기본값은 0, 행을 기준으로 함) — 연결할 축. 여기서 0 은 행(세로) 방향을 의미하고 1 은 열(가로) 방향을 의미합니다.

1.6.0에 추가됨