如何解决pandas to_parquet方法写入时出现的"pyarrow not installed"错误

问题现象与成因分析

当开发者执行df.to_parquet('output.parquet')时，常会遇到"PyArrow not installed"的报错。这个问题的根源在于pandas的Parquet文件读写功能依赖于后端引擎，而PyArrow或fastparquet作为可选依赖项不会随pandas自动安装。

深度技术背景

• Parquet作为列式存储格式，需要专门的序列化库处理复杂数据类型
• PyArrow提供了跨语言的内存数据结构和文件格式支持
• pandas 1.0+版本开始将PyArrow设为默认推荐引擎

解决方案全景图

方案1：安装PyArrow核心组件

# 使用conda安装
conda install -c conda-forge pyarrow

# 使用pip安装
pip install pyarrow --upgrade

验证安装：执行import pyarrow; print(pyarrow.__version__)应输出≥3.0.0版本

方案2：指定替代引擎

# 使用fastparquet引擎
df.to_parquet('output.parquet', engine='fastparquet')

# 比较两种引擎差异
"""
| 特性        | PyArrow   | fastparquet |
|-----------|----------|------------|
| 压缩支持    | 全面      | 有限        |
| 分片写入    | 支持      | 不支持      |
| 数据类型    | 更丰富    | 基础类型    |
"""

方案3：环境隔离处理

当存在多个Python环境时，需要：

1. 检查sys.executable确认当前环境路径
2. 使用!which pip验证包管理器归属
3. 创建专属虚拟环境：python -m venv pyarrow_env

进阶故障排除

性能优化建议

配置高级参数可提升20%+的写入效率：

df.to_parquet(
    'optimized.parquet',
    engine='pyarrow',
    compression='snappy',
    row_group_size=100000,
    use_dictionary=True
)