由于DolphinDB是一款相对成熟的高性能分布式时序数据库，其底层对一些方法的处理机制已经成型，这就决定了Orca在某些细节方面会与pandas存在差异。为了方便用户更快地了解和掌握Orca，本文按照以下几个模块来系统地介绍Orca与pandas存在的差异。

1. 数据类型的差异
2. 通用函数的差异
3. Input/output的差异
4. Series、DataFrame的差异
5. Index Objects的差异
6. GroupBy的差异
7. Resampling的差异
8. Orca分区表的特殊差异

1 数据类型的差异

• DolphinDB支持CHAR, SHORT, INT, LONG等不同字节数的整数类型，整数字面量默认解析为32位INT类型，而pandas的整数字面量默认解析为64位。
• DolphinDB支持STRING和SYMBOL两种字符串类型，STRING类型可以进行max, min等比较运算，但SYMBOL不允许。而pandas中的字符串类型的底层存储是np.object。pandas也提供了经过优化的category类型，使用整数作为底层存储，对于取值范围有限的数据，能减少内存占用。DolphinDB的SYMBOL类型能实现类似的功能。但pandas允许将任何数据类型的数据转换为category类型，而DolphinDB只允许字符串类型。
• DolphinDB支持多种不同单位的日期和时间类型，包括DATE, MINUTE, SECOND, TIME, NANOTIME等，而pandas底层的日期时间存储使用np.datetime64[ns]类型，以freq表示时间单位
• DolphinDB要求表一列中元素的数据类型必须相同，而pandas允许一个Series的中的数据有不同数据类型。因此，DolphinDB中字符串类型的NULL值实际上是一个空字符串，而pandas中字符串类型的空值是np.NaN。

2 通用函数的差异

Orca提供以下通用函数：

• connect ：将会话连接到DolphinDB服务器
• merge： 连接两个DataFrame
• concat ：按照columns对齐连接两个DataFrame
• date_range ：创建时间序列
• to_datetime ：将字符串转换成时间类型
• isna ：判断是否是空值
• isnull ：判断是否是空值
• notna ：判断是否不是空值
• notnull ：判断是否不是空值

下面对connect函数和save_table函数加以说明：

connect函数

由于Orca是基于DolphinDB Python API开发的，为此，Orca提供connect函数来建立一个与DolphinDB服务器的连接，而且在开始使用Orca函数之前，必须首先调用该函数创建连接。

>>> import dolphindb.orca as orca
>>> orca.connect(MY_HOST, MY_PORT, MY_USERNAME, MY_PASSWORD)
复制代码

save_table函数

该函数的具体意义及用法请参见Orca写数据教程。

3 Input/output的差异

Orca现在支持的Input/output函数有：read_csv和read_table。

3.1 read_csv函数

下面详细介绍Orca的read_csv函数与pandas的read_csv函数的差异。

• engine参数

pandas的read_csv函数的engine参数的取值可以是‘c’或者‘python’，表示使用哪一种引擎进行导入。

而Orca的read_csv函数的engine参数的取值可以是{‘c’, ‘python’, ‘dolphindb’}，且该参数默认取值为‘dolphindb’。当取值为‘dolphindb’时，read_csv函数会在DolphinDB服务器目录下寻找要导入的数据文件。当取值为‘python’或‘c’时，read_csv函数会在python客户端的目录下寻找要导入的数据文件。

注意，当engine参数设置为‘python’或者‘c’时，Orca的read_csv函数相当于调用了pandas的read_csv函数进行导入。下面列出的差异均是在engine参数设置为‘dolphindb’的前提下的差异。

当engine参数取值为‘dolphindb’时，Orca的read_csv函数目前支持的参数如下：

read_csv(path, sep=',', delimiter=None, names=None,  index_col=None,engine='dolphindb', usecols=None, squeeze=False, prefix=None, dtype=None, partitioned=True, db_handle=None, table_name=None, partition_columns=None, *args, **kwargs)
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• dtype参数

在pandas中，read_csv函数支持dtype参数，该参数接收一个字典，键是列名，值是Python原生类型（bool, int, float, str）或np的dtype（np.bool, np.int8, np.float32, etc.）

例如：

dfcsv = pd.read_csv("path_to/all*OfColumns.csv", dtype={"tbool": np.bool, "tchar": np.int8, "tshort": np.int16, "tint": np.int32, "tlong": np.int64, "tfloat": np.float32, "tdouble": np.float64})
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与pandas不同的是，Orca的read_csv函数的dtype参数还支持以字符串的方式指定DolphinDB的提供的所有数据类型，包括所有时间类型和字符串类型。

例如：

dfcsv = orca.read_csv("path_to/all*OfColumns.csv", dtype={"tstring":'STRING', "tsymbol": 'SYMBOL', "date": 'DATE', "second": 'SECOND'， "tint": np.int32})
复制代码

• sep和delimiter参数

pandas的这两个参数支持对正则表达式的解析，而Orca的目前无法支持这一点。

• partitioned参数

bool类型，该参数为True时，表示允许分区方式将数据导入(实际上是调用DolphinDB的ploadText函数)；当该参数为False时，表示强制以非分区的方式导入数据(实际上是调用DolphinDB的loadText函数)。

注意：Orca的分区表与Orca的内存表相比，在操作时也存在许多差异，具体见第8节Orca分区表的特殊差异。若您的数据量不是很大，且在使用Orca时对Orca与pandas的一致性要求更高，请尽量不要将数据以分区的方式导入。若您数据量极大，对性能要求极高，则建议您采用分区方式导入数据。

• db_handle, table_name以及partition_columns参数

Orca的read_csv还支持db_handle, table_name和partition_columns这3个参数，这些参数用于在导入数据的时通过指定DolphinDB的数据库和表等相关信息，将数据导入到DolphinDB的分区表，关于这几个参数的具体用法与示例请参见第8节Orca分区表的特殊差异。

3.2 read_table函数

在pandas中，read_table函数用于导入一个表格形式的文件。在Orca中，read_table函数用于导入一个DolphinDB的分区表。关于该函数的具体用法与示例请参见第8节Orca分区表的特殊差异。

4 Series、DataFrame的差异

本节主要介绍Orca的Series、DataFrame与pandas的Series、DataFrame的差异。

4.1 Series和DataFrame的创建与修改

• Series或DataFrame的创建

pandas允许在定义一个Series时不设置name参数，或者使用数字作为name，这在Orca中的实现相当于在DolphinDB server端新建一个只含有一列的表，而表的列名则不允许为空值且不能使用数字。因此，在创建Orca的Series而不指定名字时，系统会默认为该Series自动生成一个名字，当然，用户不会感知到自动生成的名字，只是会看到Orca抛出的WARNING信息。例如，创建一个名字为0的series，Orca会抛出WARNING：

>>> a = orca.Series([1, 2, 3, 4], name='0')
# raise warning:
/Orca/Orca/core/common.py:36: NotDolphinDBIdentifierWarning: The DataFrame contains an invalid column name for DolphinDB. Will convert to an automatically generated column name.
  "generated column name.", NotDolphinDBIdentifierWarning)
>>> a
# output
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: 0, dtype: int64
复制代码

• Series或DataFrame的修改

pandas与Orca的强制转换机制存在差异。若将一个精度更高的数据类型的值赋值给一个精度更低的Series，在pandas中终得到的Series取值为向下取整，在Orca中则为四舍五入取整。

>>> ps=pd.Series([10,20,30], index=[0,2,3])
>>> os=orca.Series([10,20,30], index=[0,2,3])
>>> os
# output
Out[26]: 
0    10
2    20
3    30
dtype: int64

# set
>>> os[0]=100.5
>>> os
# output 
0    101
2     20
3     30
dtype: int64

>>> ps[0]=100.5
>>> ps
# output 
0    100
2     20
3     30
dtype: int64
复制代码

• 向Series或DataFrame的追加数据

pandas允许通过直接访问一个不存在的index去增加新的行，但是Orca暂不支持这么做。

>>> ps = pd.Series([10, 1, 19, -5], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> os = orca.Series([10, 1, 19, -5], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> ps
# output
a    10
b     1
c    19
d    -5
dtype: int64

>>> ps['e']=1
>>> ps
# output
a    10
b     1
c    19
d    -5
e     1
dtype: int64

>>> os
# output
a    10
b     1
c    19
d    -5
dtype: int64

>>> os['e']=1
>>> os 
# output
# still not changed 
a    10
b     1
c    19
d    -5
dtype: int64
复制代码

4.2 Series和DataFrame的四则运算

• 空值的处理

在pandas中，任何数与空值比较，返回都是False，这其实是Python中NaN比较的规则，而Orca则将空值视为该类型的小值。

下例中，分别对pandas和Orca的Series进行条件过滤，可以看出Orca将NaN值视为符合过滤条件的值输出。

>>> ps = pd.Series([1,np.nan,0])
>>> os = orca.Series([1,np.nan,0])
>>> ps[ps<1]
# output
2    0.0
dtype: float64

>>> os[os<1].compute()
# output
1    NaN
2    0.0
dtype: float64
复制代码

• 空字符串的处理

pandas的字符串会区分NaN值和空字符串，Orca的空字符串就是NaN。

>>> ps = pd.Series(["","s","a"])
>>> os = orca.Series(["","s","a"])
>>> ps.hasnans
# output
False

>>> os.hasnans
# output
True
复制代码

• 零的处理

pandas非零数除以零得到同符号的无穷大；零除以零得到NaN。Orca任何数除以零得到NULL。

>>> ps=pd.Series([1,0,2])
>>> os=orca.Series([1,0,2])

>>>ps.div(0)
# output
0    inf
1    NaN
2    inf
dtype: float64

>>> os.rdiv(0).compute()
# output
0   NaN
1   NaN
2   NaN
dtype: float64
复制代码

4.3 Sereis和DataFrame的属性和方法

本小节根据pandas官方提供的Series和DataFrame的文档，依次介绍Orca与pandas的不同之处。

4.3.1 Attributes and underlying data

除了pandas已经取缔的属性之外，Orca的Series和DataFrame没有支持的属性就是memory_usage这一属性。

4.3.2 Conversion

由于Orca的优势在于对批量数据读写与计算，因此目前在Conversion方面的方法并不完善，现在仅支持Series.to_numpy这一方法。

4.3.3 Indexing, iteration

以下函数可用于orca.DataFrame对象和orca.Series对象：

• head：返回前n个值
• tail：返回后n个值
• loc：通过index访问
• iloc：通过下标访问
• where：用NaN填充不符合过滤条件的值
• mask：用NaN填充符合过滤条件的值

orca.DataFrame对象还具备以下函数：

• items：遍历DataFrame
• iteritems：遍历DataFrame
• lookup：根据标签查询数据
• get：访问某一列

下面对loc，iloc做特殊说明。

• 通过loc访问Series和DataFrame

如下所示，Orca暂不支持通过loc去访问带有DatetimeIndex的Series和DataFrame。

>>> pdd = pd.DataFrame(
          {'id': [1, 2, 2, 3, 3], 'sym': ['s', 'a', 's', 'a', 's'], 'values': [np.nan, 2, 2, np.nan, 2]},
          index=pd.date_range('20190101', '20190105', 5))
>>> odd = orca.DataFrame(pdd)
>>> pdd
# output
            id sym  values
2019-01-01   1   s     NaN
2019-01-02   2   a     2.0
2019-01-03   2   s     2.0
2019-01-04   3   a     NaN
2019-01-05   3   s     2.0

>>> pdd.loc["20190103":"20190105"]
# output
            id sym  values
2019-01-03   2   s     2.0
2019-01-04   3   a     NaN
2019-01-05   3   s     2.0

>>> odd.loc["20190103":"20190105"]
# raise error
复制代码

当DataFrame的表中有重复的index时，padas不支持以重复的index值为slice的下界，而Orca则以个出现的重复值为slice的下界输出结果。

>>> pdf = pd.DataFrame([[1, 2, 1], [4, 5, 5], [7, 8, 7], [1, 5, 8], [7, 5, 1]], index=[7, 8, 2, 8, 9],
                columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
>>> odf = orca.DataFrame([[1, 2, 1], [4, 5, 5], [7, 8, 7], [1, 5, 8], [7, 5, 1]], index=[7, 8, 2, 8, 9],
                    columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
>>> pdf
# output
  max_speed  shield  size
7          1       2     1
8          4       5     5
2          7       8     7
8          1       5     8
9          7       5     1
>>> pdf.loc[8:]
# raise error

>>> odf
# output
  max_speed  shield  size
7          1       2     1
8          4       5     5
2          7       8     7
8          1       5     8
9          7       5     1

>>> odf.loc[8:]
# output 
  max_speed  shield  size
8          4       5     5
2          7       8     7
8          1       5     8
9          7       5     1
复制代码

• 通过loc与iloc修改Series和DataFrame中值的类型

pandas可以通过loc和iloc更改DataFrame中一个列（Series）的类型。更改其中一个值的类型会导致整列类型变更，也可以直接通过调用astype函数更改整列的类型。而Orca不允许修改列的类型。

下例中，pandas通过loc去修改Series的值，返回的结果是整列Series变成了np.float64类型，而Orca返回的结果仍然是np.int64类型。通过iloc去访问Series和DataFrame并进行类似的修改操作同样会有类似的差异。

>>> ps = pd.Series([10, 20, 30], index=[0, 2, 3])
>>> ps
# output
0    10
2    20
3    30
dtype: int64

>>> os = orca.Series([10, 20, 30], index=[0, 2, 3])
>>> os
# output
0    10
2    20
3    30
dtype: int64

>>>ps.loc[0]=100.5
>>>ps
# output
0    100.5
2     20.0
3     30.0
dtype: float64

>>> os.loc[0]=100.5
>>> os
# output
0    101
2     20
3     30
dtype: int64
复制代码

• 通过loc与iloc修改Series和DataFrame的值

Orca不支持：当index有重复的列，通过一个DataFrame以index对齐的原则去修改另一个DataFrame的值

>>> pdf = pd.DataFrame([[1, 2, 1], [4, 5, 5], [7, 8, 7], [1, 5, 8], [7, 5, 1]], index=[7, 8, 9, 8, 9],  columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
>>> pdf
# output
  max_speed  shield  size
7          1       2     1
8          4       5     5
9          7       8     7
8          1       5     8
9          7       5     1

>>> pdf.loc[7:] = pd.DataFrame([[1, 1, 1], [5, 5, 5], [7, 7, 7], [8, 8, 8], [6, 6, 6]], index=[7, 8, 9, 8, 9], columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
>>> pdf
# output
  max_speed  shield  size
7          1       1     1
8          5       5     5
9          7       7     7
8          8       8     8
9          6       6     6

>>> odf = orca.DataFrame([[1, 2, 1], [4, 5, 5], [7, 8, 7], [1, 5, 8], [7, 5, 1]], index=[7, 8, 9, 8, 9], columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
>>> odf
# output
    max_speed  shield  size
7          1       2     1
8          4       5     5
9          7       8     7
8          1       5     8
9          7       5     1

>>> odf.loc[7:] = orca.DataFrame([[1, 1, 1], [5, 5, 5], [7, 7, 7], [8, 8, 8], [6, 6, 6]], index=[7, 8, 9, 8, 9], columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
# raise error
复制代码

• 通过loc向DataFrame新增一行或者一列

pandas支持直接通过loc访问不存在的index或者columns来新增行或者列，而Orca暂不支持。

>>> pdf = pd.DataFrame([[1, 2, 1], [4, 5, 5], [7, 8, 7], [1, 5, 8], [7, 5, 1]], index=[7, 8, 2, 8, 9],
                columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
>>> odf = orca.DataFrame([[1, 2, 1], [4, 5, 5], [7, 8, 7], [1, 5, 8], [7, 5, 1]], index=[7, 8, 2, 8, 9],
                  columns=['max_speed', 'shield', 'size'])
>>> pdf
# output
a    10
b     1
c    19
d    -5
dtype: int64

>>> ps.loc['e']=1
>>> ps
# output
a    10
b     1
c    19
d    -5
e     1
dtype: int64

>>> os
# output
a    10
b     1
c    19
d    -5
dtype: int64

>>> os['e']=1
>>> os 
# output
# still not changed 
a    10
b     1
c    19
d    -5
dtype: int64
复制代码

• loc和iloc暂不支持对MultiIndex的访问

4.3.4 Binary operator functions

除了combine和combine_first函数之外，Orca支持pandas提供的所有二元函数。但是，Orca的DataFrame或者Series在进行四则运算时，除了本文第2.2小节所提及的差异之外，在四则运算进行的方式上也存在一定差异。

• 二元运算函数的axis参数

pandas提供的二元运算函数中都有一个axis参数。需要说明的是，Orca的DataFrame和Orca的Series进行二元运算时，不支持aixs参数取值为'columns'或0

pandas中，对DataFrame和Series进行加法运算，有如下几种形式：

>>> pdf = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4], 'degrees': [360, 180, 360]}, index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
>>> pdf + pd.Series([1, 2], index=["angles", "degrees"])
# output
          angles  degrees
circle          1      362
triangle        4      182
rectangle       5      362

>>> pdf.add(pd.Series([1, 2], index=["angles","degrees"]))
# output
          angles  degrees
circle          1      362
triangle        4      182
rectangle       5      362

>>> pdf.add(pd.Series([1, 2, 3], index=['circle', 'triangle', 'rectangle']), axis='index')
# output
            angles  degrees
circle           1      361
triangle         5      182
rectangle        7      363
复制代码

上例中，直接通过”+“号将DataFrame和Series进行的相加以及不指定axis参数的相加默认按照axis=0的规则进行相加。Orca不支持这种情况，仅支持axis='index'或1的情况。因此在Orca中，一个DataFrame可以这样与一个Series进行四则运算：

>>> odf = orca.DataFrame({'angles': [0, 3, 4], 'degrees': [360, 180, 360]}, index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
>>> odf.add(orca.Series([1, 2, 3], index=['circle', 'triangle', 'rectangle']), axis='index')
          angles  degrees
circle          1      361
triangle        5      182
rectangle       7      363
复制代码

注意，在Orca中，只有上述情况是不支持axis='columns'的，若将一个DataFrame与一个list相加，axis='columns'的情况还是支持的：

>>> odf = orca.DataFrame({'angles': [0, 3, 4], 'degrees': [360, 180, 360]}, index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
>>> (odf + [1, 2]).compute()
# output
          angles  degrees
circle         1      362
triangle       4      182
rectangle      5      362
复制代码

• 除数是负数

在Orca中，如果负数在除法中作为除数，返回的结果将是NaN。

如下例所示，在求余运算中，除数中出现了负数，Orca返回的结果对应位置值为NaN。

>>> pd.Series([1, 2, 12, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd']) % [10, 1, 19, -4]
# output
a     1
b     0
c    12
d    -2
dtype: int64

>>> (orca.Series([1, 2, 12, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd']) % [10, 1, 19, -4]).compute()
# output
a     1.0
b     0.0
c    12.0
d     NaN
dtype: float64
复制代码

• 求余运算

pandas支持对浮点数的求余运算，而Orca暂不支持。

>>> pd.Series([5.5, 10, -4.5, 2.5, np.nan]) % pd.Series([2.5, -4.5, 2.5, np.nan, 3])
# output
0    0.5
1   -3.5
2    0.5
3    NaN
4    NaN
dtype: float64

>>> orca.Series([5.5, 10, -4.5, 2.5, np.nan]) % orca.Series([2.5, -4.5, 2.5, np.nan, 3])
# raise error
复制代码

4.3.5 Function application, GroupBy & window

以下函数可用于orca.DataFrame对象和orca.Series对象：

• apply：应用多个函数
• agg：应用多个聚合函数
• aggregate：应用多个聚合函数
• groupby：分组运算
• rolling：滑动窗口
• ewm：指数加成滑动

下面介绍一下Orca与pandas仍存在的差异。

• apply，agg，aggregate函数

Orca的这三个函数目前仅支持字符串或者一个字典，不支持lambda函数。

>>> ps=pd.Series([1, 2, 12, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> ps.apply(lambda x: x + 1)
复制代码

上面的脚本在Orca中，则需要这样实现：

>>> os=orca.Series([1, 2, 12, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> os.apply("(x->x+1)")
复制代码

关于这三个函数的具体限制，请参见Orca使用教程。

• groupby函数

Orca的groupby函数目前支持的参数如下：

DataFrame.groupby(self, by=None, level=None, as_index=True, sort=True, squeeze=False, ascending=True, **kwargs)
复制代码

具体差异请参见文章第6节。

• rolling函数

Orca的rolling函数目前支持window和on参数。在进行rolling时，若遇到空值，pandas在对应位置返回NaN，而Orca返回上一次计算的结果。

>>> pdf = pd.DataFrame({'id': np.arange(1, 6, 1), 'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
>>> pdf
# output
  id    B
0   1  0.0
1   2  1.0
2   3  2.0
3   4  NaN
4   5  4.0

>>> pdf.rolling(2, on="id").sum()
# output  
  id    B
0   1  NaN
1   2  1.0
2   3  3.0
3   4  NaN
4   5  NaN

>>> odf = orca.DataFrame({'id': np.arange(1, 6, 1), 'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})
>>> odf
# output 
  id    B
0   1  0.0
1   2  1.0
2   3  2.0
3   4  NaN
4   5  4.0

>>> odf.rolling(2, on="id").sum()
# output
  id    B
0   1  NaN
1   2  1.0
2   3  3.0
3   4  2.0
4   5  4.0
复制代码

不指定on参数时，则默认按照index进行rolling。

>>> otime = orca.to_datetime(['20130101 09:00:00','20130101 09:00:02','20130101 09:00:03','20130101 09:00:05','20130101 09:00:06'])
>>> odf = orca.DataFrame({'A': ["a", "c", "w", "f", "f"], 'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]}, index=orca.Index(data=otime, name='time'))
>>> odf
# output
                    A    B
2013-01-01 09:00:00  a  0.0
2013-01-01 09:00:02  c  1.0
2013-01-01 09:00:03  w  2.0
2013-01-01 09:00:05  f  NaN
2013-01-01 09:00:06  f  4.0

>>> odf.rolling('2s').sum()
# output
                      B
2013-01-01 09:00:00  0.0
2013-01-01 09:00:02  1.0
2013-01-01 09:00:03  3.0
2013-01-01 09:00:05  0.0
2013-01-01 09:00:06  4.0
复制代码

• ewm函数

目前Orca的ewm函数可调用以下函数：

• mean：平均值
• std：标准差
• var：方差

4.3.6 Computations/descriptive stats

以下函数可用于orca.DataFrame对象和orca.Series对象：

• abs：值
• all：判断是否为空
• any：判断是否为空
• clip：返回介于阈值之间的值
• clip_lower：返回大于下界的值
• clip_upper：返回小于上界的值
• corr：相关性
• count：非空元素的个数
• cov：协方差
• cummax：累计大值
• cummin：累计小值
• cumprod：累乘
• cumsum：累加
• kurt：倾斜度
• kurtosis：峰度
• mad：平均利差
• max：大值
• mean：平均值
• median：中位数
• min：小值
• mode：众数
• pct_change：百分比变化率
• prod：返回乘积
• product：返回乘积
• quantile：分位数
• rank：排名
• round：规整
• sem：无偏标准差
• skew：无偏斜
• std：标准差
• sum：求和
• var：方差
• nunique：返回非重复值的个数

orca.Series对象还具备以下函数：

• between：返回介于阈值之间的值
• unique：返回不重复的值
• is_unique：判断是否有重复的值
• is_monotonic：判断是否单调
• is_monotonic_increasing：判断是否单调递增
• is_monotonic_decreasing：判断是否单调递减

在Orca提供的函数中，有以下差异。

• cummax, cummin, cumprod和cumsum函数

这几个函数在遇到NaN值时会返回NaN，Orca会在NaN值的位置返回前一个计算结果。

>>> pdf = pd.DataFrame([[1, np.nan, 3], [4, np.nan, 6], [7, np.nan, 9], [np.nan, np.nan, 1]], columns=['A', 'B', 'C'])
>>> odf = orca.DataFrame([[1, np.nan, 3], [4, np.nan, 6], [7, np.nan, 9], [np.nan, np.nan, 1]], columns=['A', 'B', 'C'])

>>> pdf.cumsum()
# output
      A   B     C
0   1.0 NaN   3.0
1   5.0 NaN   9.0
2  12.0 NaN  18.0
3   NaN NaN  19.0

>>> odf.cumsum().compute()
# output
      A   B   C
0   1.0 NaN   3
1   5.0 NaN   9
2  12.0 NaN  18
3  12.0 NaN  19
复制代码

• rank函数

Orca的rank函数支持的参数如下：

rank(self, ascending=True, rank_from_zero=False, group_num=None)
复制代码

与pandas相比，该函数新增了两个参数：rank_from_zero和group_num。

• rank_from_zero参数

当rank_from_zero取值为True时，小的排名为0，否则小的排名为1，和pandas一致。

• group_num参数

表示排名的分组数，参考DolphinDB文档中的rank函数。

在计算时，pandas的rank函数会把重复的排名取平均值，而Orca中两个重复的元素具有相同的排名。在遇到NaN时，pandas返回NaN，而Orca将NaN值视为小值。

• sum函数

在pandas中，对字符串调用sum函数会将多个字符串拼接在一起，Orca则不能对字符串调用sum函数。

• Series.between函数

pandas中的between是一个三元运算符，上下边界都支持向量类型。Orca的between函数仅支持标量作为参数，且不支持inclusive参数。

>>> ps=pd.Series([10, 1, 19, -5])
>>> os=orca.Series([10, 1, 19, -5])
>>> ps.between([1,2,4,5],[15,10,4,5])
# output
0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool
>>> os.between([1,2,4,5],[15,10,4,5])
# raise error
复制代码

4.3.7 Reindexing/selection/label manipulation

以下函数可用于orca.DataFrame对象和orca.Series对象：

• drop_duplicates：删除重复的值
• duplicated：判断是否重复
• first：返回个值
• head：返回前n个值
• idxmax：返回index的大值
• idxmin：返回index的小值
• last：返回后一个值
• rename：重命名
• tail：返回后n个值

orca.DataFrame对象还具有以下函数：

• drop：删除某列
• reindex：重置index
• reset_index：重置index
• set_index：设置index

4.3.8 Reshaping, sorting

Orca目前支持sort_values函数，该函数仅支持ascending参数。在排序中，Orca将NaN值视为小值处理。

>>> ps=pd.Series([10, 1, 19, -5, np.nan])
>>> os=orca.Series([10, 1, 19, -5, np.nan])
>>> ps.sort_values()
# output
3    -5.0
1     1.0
0    10.0
2    19.0
4     NaN
dtype: float64

>>> os.sort_values()
# output
4     NaN
3    -5.0
1     1.0
0    10.0
2    19.0
dtype: float64
复制代码

4.3.9 Serialization / IO / conversion

Orca支持pandas所支持的所有序列化相关函数，并提供一个to_pandas函数，该函数将一个Orca对象转化为pandas的对象。

其中，Orca的`to_csv`实现与pandas有所区别，具体请参见Orca写数据教程。

5 Index Objcts的差异

Orca目前支持的Index类型有Index，Int64Index，DatetimeIndex和MultiIndex，下面介绍Index对象所支持的属性和方法。

5.1 Index的属性

Orca的Index对象具有以下属性：

• values：返回取值
• is_monotonic：判断是否单调
• is_monotonic_increasing：判断是否单调递增
• is_monotonic_decreasing：判断是否单调递减
• is_unique：判断是否有重复的值
• hasnans：判断是否有空值
• dtype：返回数据类型
• shape：返回形状
• name：返回名字
• nbytes：返回字节数
• ndim：返回维度
• size：返回大小
• T：返回转置

5.2 Modifying and computations

Orca的Index对象支持以下函数：

• max：大值
• min：小值

6 GroupBy的差异

Orca的groupby函数目前仅支持by参数，且只能对DataFrame进行groupby。

以下函数可用于orca.DataFrameGroupBy对象：

• all：判断是否为空
• any：判断是否为空
• bfill：向后填充
• count：非空元素的个数
• cumcount：累计非空元素的个数
• cummax：累计大值
• cummin：累计小值
• cumprod：累乘
• cumsum：累加
• ffill：向前填充
• first：返回个元素
• last：返回后一个元素
• mad：平均利差
• max：大值
• mean：平均值
• median：中位数
• min：小值
• ohlc：忽略空值求和
• pct_change：百分比变化率
• resample：重采样
• size：元素个数
• sem：无偏标准差
• skew：无偏斜
• std：标准差
• sum：求和
• var：方差

7 Resampling的差异

Orca支持resample函数，该函数目前支持的参数如下：

• rule：DateOffset，可以是字符串或者是dateoffset对象
• on：时间列，采用该列进行重采样
• level：字符串或整数，对于MultiIndex，采用level指定的列进行重采样

Orca支持的DateOffset如下：

'B'：BDay or BusinessDay
'WOM'：WeekOfMonth
'LWOM'：LastWeekOfMonth
'M'：MonthEnd
'MS'：MonthBegin
'BM'：BMonthEnd or BusinessMonthEnd
'BMS'：BMonthBegin or BusinessMonthBegin
'SM'：SemiMonthEnd
'SMS'：SemiMonthBegin
'Q'：QuarterEnd
'QS'：QuarterBegin
'BQ'：BQuarterEnd
'BQS'：BQuarterBegin
'REQ'：FY5253Quarter
'A'：YearEnd
'AS' or 'BYS'：YearBegin
'BA'：BYearEnd
'BAS'：BYearBegin
'RE'：FY5253
'D'：Day
'H'：Hour
'T' or 'min'：Minute
'S'：Second
'L' or 'ms'：Milli
'U' or 'us'：Micro
'N'：Nano
复制代码

8 Orca分区表的特殊差异

8.1 Orca的分区表

pandas作为全内存计算的分析工具，无法解决当数据量过大时带来的内存不足，计算效率低下等问题。DolphinDB是一个分布式时序数据库，并且内置了丰富的计算和分析功能。它可以将TB级的海量数据存储在多台物理机器上，充分利用CPU，对海量数据进行高性能分析计算。

Orca作为基于DolphinDB开发的分布式pandas接口，其大的优势就是在语法和pandas保持一致的前提下很好地解决了pandas的瓶颈：大数据场景下的性能问题。而这一问题的解决，则依赖于DolphinDB分区表。在Orca中，我们也引入Orca分区表的概念。

在下列情况下，数据将以分区表的形式处理：

• read_csv函数

在本文第3节中曾提及，指定partitioned参数为True会将数据以分区的方式导入DolphinDB。下面，我们对第3节中提到的关于分区表的参数加以说明。

DolphinDB支持通过多种方式将数据导入DolphinDB数据库，Orca在调用read_csv函数时指定db_handle, table_name以及partition_columns参数，本质上是调用DolphinDB的loadTextEx函数，通过这种方式，我们可以直接将数据直接导入DolphinDB的分区表。

请注意：DolphinDB的分区表可以保存在本地磁盘，也可以保存在dfs上，磁盘分区表与分布式表的差异就在于分布式表的数据库路径以"dfs://"开头，而磁盘分区表的数据库路径是本地的一个路径。为了避免涉及本地路径，以下的示例以分布式表为主。

示例

请注意只有启用enableDFS=1的集群环境或者DolphinDB单例模式才能使用分布式表。

下面我们通过执行DolphinDB脚本生成模拟数据，并保存为csv文件，以下的脚本中'YOUR_DIR'表示用户保存csv文件的路径。

rows=100
tdata=table(rand(`a`b`c`d`e, rows) as type, rand(100, rows) as value)
saveText(tdata, YOUR_DIR+"/testImport.csv")
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根据模拟数据，我们在DolphinDB服务端创建一个DFS数据库：

dbPath="dfs://demoDB"
login('admin', '123456')
if(existsDatabase(dbPath))
    dropDatabase(dbPath)
db=database(dbPath, VALUE, `a`b`c`d`e)
复制代码

请注意：以上两段脚本需要在DolphinDB服务端执行，在Python客户端中则可以通过DolphinDB Python API执行脚本。

在Python客户端中调用Orca的read_csv函数，指定数据库db_handle为DFS数据库"dfs://demoDB"，指定表名table_name为"tb1"和进行分区的列partition_columns为"type"，将数据导入到DolphinDB分区表，并返回一个表示DolphinDB数据表的对象给df，用于后续计算。

>>> df = orca.read_csv(path=data_dir+"/testImport.csv", dtype={"type": "SYMBOL", "value": np.float64}, db_handle="dfs://demoDB", table_name="tb1", partition_columns="type")
>>> df
# output
<'dolphindb.orca.core.frame.DataFrame' object representing a column in a DolphinDB segmented table>
复制代码

将上述过程整合成的Python中可执行的脚本如下：

>>> s = orca.default_session()
>>> data_dir = "/dolphindb/database" # e.g. data_dir
>>> create_csv = """
rows=100
tdata=table(rand(`a`b`c`d`e, rows) as type, rand(100.0, rows) as value)
saveText(tdata, "{YOUR_DIR}"+"/testImport.csv")""".format(YOUR_DIR= data_dir)
>>> dfsDatabase = "dfs://demoDB"
>>> create_database = """
dbPath='{dbPath}'
login('admin', '123456')
if(existsDatabase(dbPath))
    dropDatabase(dbPath)
db=database(dbPath, VALUE, `a`b`c`d`e)
""".format(dbPath=dfsDatabase)
>>> s.run(create_csv)
>>> s.run(create_database)
>>> df=orca.read_csv(path=data_dir+"/testImport.csv", dtype={"type": "SYMBOL", "value": np.float64},
                     db_handle=dfsDatabase, table_name="tb1", partition_columns="type")
复制代码

上述脚本中，我们使用的defalut_session实际上就是通过orca.connect函数创建的会话，在Python端，我们可以通过这个会话与DolphinDB服务端进行交互。关于更多功能，请参见DolphinDB Python API。

请注意：在通过read_csv函数指定数据库导入数据之前，需要确保在DolphinDB服务器上已经创建了对应的数据库。read_csv函数根据指定的数据库，表名和分区字段导入数据到DolphinDB数据库中，若表存在则追加数据，若表不存在则创建表并且导入数据。

• read_table函数

通过read_table函数指定DolphinDB数据库和表名来使用DolphinDB数据表的数据。需要注意的是，read_table函数要求所要导入的数据库和表在DolphinDB服务器上已经存在，若只存在数据库和没有创建表，则不能将数据成功导入到Python中。

示例

假设DolphinDB Server上已有数据库和表如下：

tdata=table(1..5 as id, rand(2.0,5) as value)
db=database('dfs://testRead',VALUE,1..5)
tb=db.createPartitionedTable(tdata,`tb1,`id)
tb.append!(tdata)
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其中，数据库名称为"dfs://testRead"，创建的分区表名为"tb1"。我们可以通过read_table函数将一个分区表加载到Python应用程序中，存放在一个Orca的DataFrame对象里。

>>> df = orca.read_table("dfs://testRead","tb1")
复制代码

将上述过程整合成的Python中可执行的脚本如下：

>>> s = orca.default_session()
>>> dfsDatabase = 'dfs://testRead'
>>> tableName = "tb1"
>>> create_partitioned_table = """
tdata=table(1..5 as id, rand(2.0,5) as value)
dbPath='{dbPath}'
if(existsDatabase(dbPath))
    dropDatabase(dbPath)
db=database(dbPath,VALUE,1..5)
tb=db.createPartitionedTable(tdata,`{tbName},`id)
tb.append!(tdata)
""".format(dbPath=dfsDatabase, tbName=tableName)
>>> s.run(create_partitioned_table)
>>> df = orca.read_table(dfsDatabase, tableName)
复制代码

8.2 Orca分区表的特殊差异

在DolphinDB中，分区表与内存表存在着一些差异，在Orca中，分区表的操作也存在这诸多限制。

• all，any和median函数

pandas和Orca的内存表进行group by之后支持调用all,any和median函数，Orca的分区表则不支持。

• 对非整数类型的index重复选择

pandas和Orca的内存表支持以下操作，而Orca的分区表不支持：

>>> ps = pd.Series([0,1,2,3,4], index=['a','b','c','d','e'])
>>> os = orca.Series([0, 1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
>>> ps[['a','b','a']]
# output
a    0
b    1
a    0
dtype: int64
>>> os[['a','b','a']]
# output
a    0
b    1
a    0
dtype: int64
复制代码

由于Orca的分区表实现机制的限制，许多对表结构、表数据的修改操作对分区表都是不支持的，例如：

• 以DataFrame的index为基准对齐设置某一列的值

pandas和Orca的内存表可以这样设置一列，而Orca的分区表不支持：

>>> df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3]}, index=[0,1,2])
>>> df
# output
a
0  1
1  2
2  3

>>> ps = pd.Series([10,20,30], index=[0,2,3])
>>> os = orca.Series([10,20,30], index=[0,2,3])
>>> os
# output
0    10
2    20
3    30
dtype: int64

>>> df["b"] = s
>>> df
# output
a     b
0  1  10.0
1  2   NaN
2  3  20.0
复制代码

• 大部分支持inplace参数的函数对Orca的分区表

例如rename函数：

>>> df=orca.read_table("dfs://demoDB", "tb1")
>>> df.rename(columns={"value": "values"}, inplace=True)
raise error:A segmented table is not allowed to be renamed inplace