pyarrow与bytes序列化逆操作：从gzip压缩串还原pandas DataFrame

你当前的序列化逻辑是按「DataFrame→PyArrow序列化→转缓冲区→转十六进制字符串→gzip压缩」的顺序执行的，反序列化仅需要将步骤倒序执行即可，完整可运行代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import gzip
import pyarrow as pa

# 原有序列化逻辑
context = pa.default_serialization_context()
df = pd.DataFrame(data=np.array([[1,2,3],[4,5,8]]), columns=['a','b','c'])
x = gzip.compress(context.serialize(df).to_buffer().hex())

# 从x还原得到df的命令
restored_df = context.deserialize(bytes.fromhex(gzip.decompress(x).decode()))

• 可通过以下命令验证还原结果是否正确：

print(df.equals(restored_df))
# 输出为True则证明还原成功

注意：PyArrow 7.0及以上版本已将default_serialization_context标记为弃用接口，高版本环境更推荐直接使用pa.serialize_pandas和pa.deserialize_pandas实现序列化需求，兼容性和性能更优

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DDR