尝试将 DataFrame 写入羽毛时出错。羽毛是否支持列表列？答案

【问题标题】：Error when trying to write DataFrame to feather. Does feather support list columns?尝试将 DataFrame 写入羽毛时出错。羽毛是否支持列表列？
【发布时间】：2019-06-18 16:20:21
【问题描述】：

我同时使用 R 和 Python，我想将我的一个 pandas DataFrames 编写为羽毛，以便在 R 中更轻松地使用它。但是，当我尝试将其编写为羽毛时，我得到了以下错误：

ArrowInvalid: trying to convert NumPy type float64 but got float32

我仔细检查了我的列类型，它们已经是 float 64：

In[1]
df.dtypes

Out[1]
id         Object
cluster    int64
vector_x   float64
vector_y   float64

无论使用feather.write_dataframe(df, "path/df.feather") 或df.to_feather("path/df.feather")，我都会遇到相同的错误。

我在 GitHub 上看到了这个，但不明白它是否相关：https://issues.apache.org/jira/browse/ARROW-1345 和 https://github.com/apache/arrow/issues/1430

最后，我可以将其保存为 csv 并更改 R 中的列（或仅在 Python 中进行整个分析），但我希望使用它。

编辑 1：

尽管有以下很好的建议，但仍然遇到同样的问题，所以更新我尝试过的内容。

df[['vector_x', 'vector_y', 'cluster']] = df[['vector_x', 'vector_y', 'cluster']].astype(float)

df[['doc_id', 'text']] = df[['doc_id', 'text']].astype(str)

df[['doc_vector', 'doc_vectors_2d']] = df[['doc_vector', 'doc_vectors_2d']].astype(list)

df.dtypes

Out[1]:
doc_id           object
text             object
doc_vector       object
cluster          float64
doc_vectors_2d   object
vector_x         float64
vector_y         float64
dtype: object

编辑 2：

经过大量搜索，问题似乎在于我的集群列是由 int64 整数组成的列表类型。所以我想真正的问题是，羽毛格式是否支持列表？

编辑 3：

为了把它打个结，feather 不支持像列表这样的嵌套数据类型，至少现在还不支持。

【问题讨论】：

将列表存储为字符串有效吗？

标签： python r pandas list feather

【解决方案1】：

您的问题是id Object 列。这些是 Python 对象，它们不能以语言中立的格式表示。这个羽毛（实际上是底层的 Apache Arrow / pyarrow）试图猜测 id 列的 DataType。猜测是在它在列中看到的第一个对象上完成的。这些是float64 numpy 标量。稍后，您有 float32 标量。 Arrow 没有将它们强制为某种类型，而是对类型更加严格并且失败了。

您应该能够通过确保所有列都具有df['id'] = df['id'].astype(float) 的非对象数据类型来解决此问题。

【讨论】：

id 列是一个字符串列——有没有我可以将其转换为与箭头兼容的类型？
是的，您可以使用df['id'].astype(str)确保列中的所有对象都是相同的Python类型。
仍然有同样的问题 - 看起来我实际上并没有从和 object 转换它。 . .我用我尝试过的代码更新了问题。
试试df['id'] = df['id'].astype('string')

【解决方案2】：

经过大量研究，简单的答案是羽毛不支持列表（或其他嵌套数据类型）列。

【讨论】：

这里说羽毛 V2 支持列表列，但实际上我注意到它没有... ursalabs.org/blog/2020-feather-v2>

【解决方案3】：

幸运的是，我在这里找到了羽化 IO 错误的原因。

我也得到了这个问题的解决方案，pandas.to_feather 和 read_feather 都是基于 pyarrow 的，并且从 2019 年开始，pyarrow 已经支持包含列表作为值的列。

解决方案：

pip install pyarrow==latest # my version is 1.0.0 and it work

那么，仍然使用 pd.to_feather("Filename") 和 read_feather。

【讨论】：