极客笔记Numpy Pandas 和 Cassandra: numpy数组格式不兼容问题
在本文中，我们将介绍 NumPy、Pandas 和 Cassandra 之间的兼容性问题。当使用 NumPy 数组和 Pandas 数据帧来存储数据时，将数据存储到 Cassandra 数据库中时可能会遇到一些问题，主要是因为 NumPy 数组的数据类型和 Cassandra 数据库中的数据类型不匹配。让我们来更详细地了解这个问题。
阅读更多：Numpy 教程
NumPy 和 Pandas 的数据类型
在介绍 NumPy 和 Pandas 与 Cassandra 的兼容性问题之前，我们先来了解一下 NumPy 和 Pandas 的数据类型。
NumPy 中有一些基本的数据类型，例如整数、浮点数和布尔值等。此外，NumPy 还可以创建自定义数据类型（dtype），以便更有效地管理大型数据集。例如：
import numpy as np
# 定义dtype
person_dtype = np.dtype([
('name', 'S50'),
('age', np.int8),
('height', np.float32)
])
# 创建一个NumPy数组
person_array = np.array([
('Alice', 25, 1.65),
('Bob', 30, 1.8),
('Charlie', 35, 1.75)
], dtype=person_dtype)
# 访问数组的数据
print(person_array['name'])
print(person_array['age'])
print(person_array['height'])
输出：
[b'Alice' b'Bob' b'Charlie']
[25 30 35]
[1.65 1.8 1.75]
Pandas 中的数据类型也与 NumPy 类似，但具有更多的功能，例如时间序列、分类数据、缺失数据和文本数据等。
Cassandra 的数据类型
Cassandra 是一个分布式的 NoSQL 数据库，使用 CQL（Cassandra Query Language）进行查询和管理。CQL 类似于 SQL，但有一些不同之处。首先，CQL 中没有 JOIN 操作，因为 Cassandra 是一个分布式数据库，JOIN 操作可能会导致性能问题。其次，CQL 中没有多表操作，因为 Cassandra 中的表是平坦的。
在 Cassandra 中，有一些基本的数据类型，例如整数、浮点数、文本（varchar）和时间戳等。
NumPy 和 Cassandra 的兼容性问题
当使用 NumPy 数组或 Pandas 数据帧来存储数据时，可能会遇到一个问题，即 NumPy 数组的数据类型和 Cassandra 数据库中的数据类型不匹配。例如，当使用 NumPy 中的 float32 类型存储浮点数时，无法将数据直接存储到 Cassandra 中，因为 Cassandra 中没有对应的 float32 数据类型。同样，当使用 Pandas 中的 datetime 类型存储日期和时间时，也无法将数据直接存储到 Cassandra 中，因为 Cassandra 中没有对应的 datetime 数据类型。
为了解决这个问题，可以使用一些技巧来将 NumPy 数组或 Pandas 数据帧中的数据类型转换为 Cassandra 中的数据类型。例如：
简单类型
对于基本类型，可以使用 NumPy 的 astype 方法将数据类型转换为可支持的类型。
import numpy as np
# 创建NumPy数组
a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float32)
# 将数据类型转换为可支持的类型
a = a.astype(np.float64)
# 可以将转换后的数据存储到Cassandra中
自定义类型
对于自定义数据类型，需要手动将其转换为 Cassandra 中的类型。例如，假设有一个 NumPy 数组，其中包含表示人员信息的结构化数组。要将此数组存储到 Cassandra 中，需要将数据类型转换为 Cassandra 中的对应类型。例如，将该结构化数组的数据类型转换为 Cassandra 的自定义数据类型：
import numpy as np
from cassandra.query import SimpleStatement
# 定义dtype
person_dtype = np.dtype([
('name', 'S50'),
('age', np.int8),
('height', np.float32)
])
# 创建一个NumPy数组
person_array = np.array([
('Alice', 25, 1.65),
('Bob', 30, 1.8),
('Charlie', 35, 1.75)
], dtype=person_dtype)
# 将自定义类型转换为Cassandra中的类型
cassandra_person_dtype = 'CREATE TYPE person (name text, age tinyint, height float)'
cassandra_statement = SimpleStatement(cassandra_person_dtype)
session.execute(cassandra_statement)
# 将数组中的每个人员存储到Cassandra中
for person in person_array:
insert_statement = session.prepare('INSERT INTO people (id, person) VALUES (?, ?)')
session.execute(insert_statement, (uuid.uuid4(), tuple(person)))
在上面的代码中，我们首先定义了一个 NumPy 数据类型，表示一个人员的信息。然后我们创建了一个包含三个人员的结构化数组，每个人员具有姓名、年龄和身高。接下来，我们将该结构化数组中的每个人员存储到 Cassandra 中。为了将自定义数据类型转换为 Cassandra 中的类型，我们创建了一个对应的 CQL 语句，并使用 SimpleStatement 执行该语句。然后，我们使用 prepare 方法创建一个插入语句，稍后使用该语句将每个人员插入到 Cassandra 中。
总结
在本文中，我们介绍了 NumPy、Pandas 和 Cassandra 之间的兼容性问题。我们了解了 NumPy 和 Pandas 中的数据类型，以及 Cassandra 中的数据类型。我们还讨论了当使用 NumPy 数组或 Pandas 数据帧来存储数据时，可能会遇到的问题，即 NumPy 数组的数据类型和 Cassandra 数据库中的数据类型不匹配。我们还提供了一些技巧来将 NumPy 数组或 Pandas 数据帧中的数据类型转换为 Cassandra 中的数据类型。希望本文能帮助你更好地处理 NumPy、Pandas 和 Cassandra 之间的兼容性问题。