pyarrow.MapType

class pyarrow.MapType

基类： DataType

用于映射（Map）数据类型的具体类。

示例

创建 MapType 的实例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.map_(pa.string(), pa.int32())
MapType(map<string, int32>)
>>> pa.map_(pa.string(), pa.int32(), keys_sorted=True)
MapType(map<string, int32, keys_sorted>)

__init__(*args, **kwargs)

方法

__init__(*args, **kwargs)
equals(self, other, *[, check_metadata])	如果类型与传入的值等价，则返回 True。
field(self, i)
to_pandas_dtype(self)	返回等效的 NumPy / Pandas dtype。

属性

bit_width	固定宽度类型的位宽。
byte_width	固定宽度类型的字节宽。
has_variadic_buffers	如果为 True，则预期的缓冲区数量仅受 num_buffers 的下界限制。
id
item_field	映射条目中项（item）的字段。
item_type	映射条目中项（item）的数据类型。
key_field	映射条目中键（key）的字段。
key_type	映射条目中键（key）的数据类型。
keys_sorted	条目是否应根据键进行排序。
num_buffers	构建数组类型（不包括子项）所需的缓冲区数量。
num_fields	子字段的数量。

bit_width

固定宽度类型的位宽。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.int64()
DataType(int64)
>>> pa.int64().bit_width
64

byte_width

固定宽度类型的字节宽。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.int64()
DataType(int64)
>>> pa.int64().byte_width
8

equals(self, other, *, check_metadata=False)

如果类型与传入的值等价，则返回 True。

参数:

otherDataType 或可转换为 DataType 的 str

check_metadatabool

是否也应检查嵌套字段元数据的相等性。

返回：

is_equalbool

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.int64().equals(pa.string())
False
>>> pa.int64().equals(pa.int64())
True

field(self, i) → Field

参数:

iint

返回：

pyarrow.Field

has_variadic_buffers

如果为 True，则预期的缓冲区数量仅受 num_buffers 的下界限制。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.int64().has_variadic_buffers
False
>>> pa.string_view().has_variadic_buffers
True

id

item_field

映射条目中项（item）的字段。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.map_(pa.string(), pa.int32()).item_field
pyarrow.Field<value: int32>

item_type

映射条目中项（item）的数据类型。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.map_(pa.string(), pa.int32()).item_type
DataType(int32)

key_field

映射条目中键（key）的字段。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.map_(pa.string(), pa.int32()).key_field
pyarrow.Field<key: string not null>

key_type

映射条目中键（key）的数据类型。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.map_(pa.string(), pa.int32()).key_type
DataType(string)

keys_sorted

条目是否应根据键进行排序。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.map_(pa.string(), pa.int32(), keys_sorted=True).keys_sorted
True

num_buffers

构建数组类型（不包括子项）所需的缓冲区数量。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.int64().num_buffers
2
>>> pa.string().num_buffers
3

num_fields

子字段的数量。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.int64()
DataType(int64)
>>> pa.int64().num_fields
0
>>> pa.list_(pa.string())
ListType(list<item: string>)
>>> pa.list_(pa.string()).num_fields
1
>>> struct = pa.struct({'x': pa.int32(), 'y': pa.string()})
>>> struct.num_fields
2

to_pandas_dtype(self)

返回等效的 NumPy / Pandas dtype。

示例

>>> import pyarrow as pa
>>> pa.int64().to_pandas_dtype()
<class 'numpy.int64'>