嗨，这个问题我之前也碰到过，pandas默认处理混合值列的时候确实容易把它归成Object类型，不过咱们可以利用Parquet自带的元信息和pyarrow来解决，给你两个实用的办法：

• 方法一：先用pyarrow读取schema，再传给pandas指定类型
  你已经知道用pyarrow.parquet.read_schema(path_raw)能拿到文件的原始schema，接下来我们可以把这个schema转换成pandas能识别的dtype字典，然后在读取的时候传给read_parquet()的dtype参数。代码示例如下：

  import pyarrow.parquet as pq
  import pandas as pd
  
  # 读取Parquet文件的原始schema
  schema = pq.read_schema("your_target_file.parquet")
  # 把schema转成pandas兼容的dtype字典
  dtype_dict = {field.name: field.type.to_pandas_dtype() for field in schema}
  # 用指定的类型规则读取文件，记得指定pyarrow引擎
  df = pd.read_parquet("your_target_file.parquet", dtype=dtype_dict, engine="pyarrow")
  

  这里一定要指定engine="pyarrow"，因为它对Parquet类型的映射更贴合原始元信息，能有效避免类型偏差。

• 方法二：直接用pyarrow读取后转成DataFrame
  另一种更省心的方式是先用pyarrow把Parquet文件读成Arrow表，再转换成pandas DataFrame，这样会完整保留Parquet元信息里的列类型，完全不用手动处理dtype：

  import pyarrow.parquet as pq
  import pandas as pd
  
  # 用pyarrow读取Parquet文件为Arrow表
  table = pq.read_table("your_target_file.parquet")
  # 转成pandas DataFrame
  df = table.to_pandas()
  

  这个方法尤其适合处理带复杂类型的列（比如嵌套结构、decimal类型），pyarrow对这类特殊类型的支持比pandas原生处理要靠谱得多。

另外要提一句：如果你的Parquet文件里某列确实存在混合类型（比如既有整数又有字符串），那它的元信息里该列的类型本身可能就是兼容多类型的（比如pyarrow的string或binary），这时候pandas可能还是会识别成Object，但这种情况属于文件本身的类型定义问题，不是读取方式的锅哦。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者MikeB2019x