我之前处理feather格式的时候也踩过类似的坑，结合你遇到的情况，来拆解下可能的问题和解决办法：

一、为什么conda装了feather-format，pd.to_feather还是报错？ #

最常见的原因是你当前用的Python环境和安装feather-format的conda环境不匹配，比如你激活了某个环境装了包，但运行代码的时候用的是系统自带的Python或者其他虚拟环境。

可以先检查当前Python路径：

• Linux/macOS终端运行：which python
• Windows命令行运行：where python

看看输出的路径是不是你安装feather-format的conda环境目录下的Python。如果不是，先激活对应的环境：

conda activate your_env_name

另外，新版pandas（大概v1.3.0之后）已经将feather格式的后端默认切换为pyarrow，而不再依赖旧的feather-format库，所以即使装了feather-format，新版pandas还是会提示你装pyarrow。

二、解决pyarrow的ImportError: cannot import name 'cpu_count'错误 #

这个错误一般是pyarrow版本和Python版本不兼容，或者依赖的psutil库出现问题导致的，试试下面的方法：

方法1：安装兼容版本的pyarrow和pandas #

直接卸载旧的feather-format，安装适配的pyarrow和pandas，用conda-forge源确保版本匹配：

conda uninstall feather-format -y
conda install pyarrow pandas -c conda-forge

如果还是报错，可以指定一个稳定的pyarrow版本（比如10.0.0，适配多数Python 3.8-3.11版本）：

conda install pyarrow=10.0.0 pandas -c conda-forge

方法2：重装psutil库 #

cpu_count这个函数有时候是由psutil库提供的，pyarrow会调用它。如果psutil损坏或版本不兼容，也会导致这个错误，试着重装psutil：

conda install psutil --force-reinstall -c conda-forge

方法3：重启Python环境 #

很多时候安装完包后，Python的import缓存还没更新，重启你的Python解释器、Jupyter内核或者IDE，再运行代码试试。

最后总结步骤 #

1. 确认激活了正确的conda环境
2. 卸载feather-format，安装兼容的pyarrow和pandas
3. 若仍有cpu_count错误，重装psutil或指定pyarrow版本
4. 重启Python环境再测试

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ame.Lia