02 feather feather是一种可移植的文件格式，用于存储Arrow表或数据帧（来自Python或R等语言），它在内部使用Arrow-IPC格式。...Feather是在Arrow项目早期创建的，作为Python（pandas）和R的快速、语言无关的数据帧存储的概念证明。...05 parquet 在Hadoop生态系统中，parquet被广泛用作表格数据集的主要文件格式，Parquet使Hadoop生态系统中的任何项目都可以使用压缩的、高效的列数据表示的优势。...现在parquet与Spark一起广泛使用。这些年来，它变得更容易获得和更有效，也得到了pandas的支持。...csv的文件存储，在读取的时候是最为消耗时间的；如果数据大的话不建议存储为csv形式； jay文件是读取最快的，相较于其他的快了几百倍，比csv则快了千万倍； feather，hdf5，parquet和
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...load_ram_delta_mb：数据帧加载过程中最大的内存消耗增长 注意，当我们使用有效压缩的二进制数据格式(例如Parquet)时，最后两个指标变得非常重要。...下一张图片向我们展示了hdf的性能再次不那么好。但可以肯定的是，csv不需要太多额外的内存来保存/加载纯文本字符串，而feather和parquet则非常接近 ? 最后，让我们看一下文件大小的对比。...它显示出很高的I/O速度，不占用磁盘上过多的内存，并且在装回RAM时不需要任何拆包。 当然这种比较并不意味着我们应该在每种情况下都使用这种格式。例如，不希望将feather格式用作长期文件存储。
数据库不在此次讨论范围内保存 Pandas 的 datetime 格式Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式，主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法：1....使用合适的存储格式CSV 格式：默认情况下，CSV 格式会将 datetime 对象转换为字符串。...Pickle:优点:可以保存整个 Pandas DataFrame 对象，包括数据类型和索引。易于使用。缺点:文件大小较大。...流行趋势：Parquet 和 Feather 格式越来越受欢迎， 尤其是在处理大型数据集时，因为它们具有更高的效率和更好的性能。CSV 格式仍然是共享数据和与其他工具交互的常用格式。...建议：对于大型数据集或需要高效存储和读取的数据，建议使用 Parquet 或 Feather 格式。对于需要与其他工具或平台共享的数据，或需要简单易懂的格式，建议使用 CSV 格式。
图片本文介绍了 Parquet 和 Feather 两种文件类型，可以提高本地存储数据时的读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小。大型 CSV 文件的克星！...为了解决这个问题，我将介绍两种文件类型，它们可以提高您的数据读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小：ParquetFeather图片图片这两种文件类型都具有以下特点：默认情况下可以使用 Python-Pandas...以二进制格式以自己的类型而不是原始格式存储数据，您最多可以节省 50% 的存储空间，并且可以在读写操作中获得高达 x100 的加速。这两种文件类型都非常易于使用。更改您当前使用的代码行即可。...Parquet格式import pandas as pddf = pd.read_csv("some_data.csv")# Saving Parquet filesdf.to_parquet("df.parquet...")# Reading Parquet filesdf_parq = pd.read_parquet("df.parquet") Feather格式import pandas as pddf = pd.read_csv
如果您使用fastparquet，索引可能会或可能不会写入文件。 这意外的额外列会导致一些数据库（如 Amazon Redshift）拒绝该文件，因为该列在目标表中不存在。...注意 `index_col=False`可用于强制 pandas*不*将第一列用作索引，例如当您有一个每行末尾都有分隔符的格式不正确的文件时。 `None`的默认值指示 pandas 进行猜测。...，如 UTF-16，如果不指定编码，将无法正确解析。...如果不同列有不同格式，或者想要将任何额外选项（如utc）传递给to_datetime，则应以object dtype 读取数据，然后使用to_datetime。...默认情况下，read_fwf 将尝试通过使用文件的前 100 行推断文件的 colspecs。它只能在列对齐且由提供的 delimiter（默认分隔符是空格）正确分隔的情况下进行。
推荐阅读：详解 16 个 Pandas 读与写函数 创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...我们对测试的结果做一个简单的分析 CSV 未压缩文件的大小最大 压缩后的尺寸很小，但不是最小的 CSV的读取速度和写入速度是最慢的 Pickle 表现得很平均 但压缩写入速度是最慢的 Feather 最快的读写速度...总结 从结果来看，我们应该使用ORC或Feather，而不再使用CSV ?是吗？ “这取决于你的系统。” 如果你正在做一些单独的项目，那么使用最快或最小的格式肯定是有意义的。...所以，除了速度和大小，还有更多的因素。 未压缩的CSV可能很慢，而且最大，但是当需要将数据发送到另一个系统时，它非常容易。...ORC作为传统的大数据处理格式（来自Hive）对于速度的和大小的优化是做的最好的，Parquet比ORC更大、更慢，但是它却是在速度和大小中取得了最佳的平衡，并且支持他的生态也多，所以在需要处理大文件的时候可以优先选择
创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...我们对测试的结果做一个简单的分析 CSV 未压缩文件的大小最大 压缩后的尺寸很小，但不是最小的 CSV的读取速度和写入速度是最慢的 Pickle 表现得很平均 但压缩写入速度是最慢的 Feather 最快的读写速度...，文件的大小也是中等，非常的平均 ORC 所有格式中最小的 读写速度非常快，几乎是最快的 Parquet 总的来说，快速并且非常小，但是并不是最快也不是最小的 总结 从结果来看，我们应该使用ORC或Feather...，而不再使用CSV ?...ORC作为传统的大数据处理格式（来自Hive）对于速度的和大小的优化是做的最好的，Parquet比ORC更大、更慢，但是它却是在速度和大小中取得了最佳的平衡，并且支持他的生态也多，所以在需要处理大文件的时候可以优先选择
具体来说我们在实际处理表格的数据集都非常庞大。使用pandas的read_csv读取大文件将是你最大的错误。 为什么?因为它太慢了!...以下这张表是pandas的所有类型： Pandas命名方式中，数据类型名称之后的数字表示此数据类型中的每个数字将占用多少位内存。因此，我们的想法是将数据集中的每一列都转换为尽可能小的子类型。...当我们将df保存到csv文件时，这种内存消耗的减少会丢失因为csv还是以字符串的形式保存的，但是如果使用pickle保存那就没问题了。 为什么要减小内存占用呢？...使用 CSV格式保存文件 就像读取 CSV 文件非常慢一样，将数据保存回它们也是如此。...甚至在文档的“大型数据集”部分会专门告诉你使用其他软件包（如 Dask）来读取大文件并远离 Pandas。其实如果我有时间从头到尾阅读用户指南，我可能会提出 50 个新手错误，所以还是看看文档吧。
引言在数据分析领域，Pandas 是一个不可或缺的工具。随着数据集规模的增长，如何高效地管理和处理数据成为了一个重要的话题。缓存和持久化是提高数据处理效率、减少重复计算、优化资源使用的关键技术。...内存缓存内存缓存是最简单也是最快的缓存方式之一。它利用 Python 的内置数据结构（如字典）来存储已经计算过的数据。优点是访问速度快，缺点是重启程序后缓存就会丢失。适合用于短期频繁使用的场景。2....文件系统持久化文件系统持久化则是将数据保存到磁盘上，以便长期保存或跨会话使用。Pandas 支持多种文件格式，如 CSV、Excel、JSON 等。...这种方式虽然速度相对较慢，但安全性更高，适用于需要长时间保存的数据。3. 数据库持久化对于更复杂的应用场景，还可以考虑将数据存储到数据库中。...原因分析：可能是选择了不适合的文件格式，或者没有对数据进行有效的压缩。 解决方案：选择更加紧凑的文件格式，如 Parquet 或 Feather；启用压缩选项，减少文件大小。3.
而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。...仔细看pandas的API说明文档，就会发现有好多有用的函数，比如非常常用的文件的读写函数就包括如下函数： Format Type Data Description Reader Writer text...read_feather to_feather binary Parquet Format read_parquet to_parquet binary Msgpack read_msgpack to_msgpack...，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...比如读取一个表格： 假如我们想要得到表格中的PublishedTime和ReceivedTime属性之间的时间差数据，就可以使用下面的函数来实现： import pandas as pd import
其次，除了常见的 csv、excel、以及 json 文件格式之外, mongo2file 还支持导出 pickle、feather、parquet 的二进制压缩文件。...pickle、feather、parquet 是 Python 序列化数据的一种文件格式, 它把数据转成二进制进行存储。从而大大减少读取的时间。...因为 mongodb 的查询一般而言都非常快速，主要的瓶颈在于读取 数据库 之后将数据转换为大列表存入 表格文件时所耗费的时间。 _这是一件非常可怕的事情_。...以上就是今天要分享的全部内容了，总的来说，Mongo2file库是一个可以将 Mongodb 数据库转换为表格文件的库，不仅支持导出csv、excel、以及 json 文件格式, 还支持导出 pickle...、feather、parquet 的二进制压缩文件。
了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。...因此，在这篇文章中，我们将探索Dask和DataTable，这两个最受数据科学家欢迎的类 Pandas 库。...将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas，我们已经知道df.to_csv()方法。...在所有情况下，Dask 在将 Pandas DataFrame 存储到 CSV 方面的表现都比 Pandas 差。 2....首选 Parquet、Feather 或 Pickle 等格式来存储 DataFrame。
其他数据源 使用 pip install "pandas[hdf5, parquet, feather, spss, excel]" 可以安装。...使用 pip install "pandas[hdf5, parquet, feather, spss, excel]" 可以安装。...In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") pandas 提供read_csv()函数，将存储为 csv 文件的数据读取到 pandas 的DataFrame...pandas 支持许多不同的文件格式或数据源（csv、excel、sql、json、parquet 等），每个都带有前缀read_*。 在读取数据后，务必始终检查数据。...记住 通过read_*函数支持从许多不同文件格式或数据源将数据导入 pandas。 通过不同的to_*方法提供了将数据导出到 pandas 的功能。
了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。...将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas，我们已经知道df.to_csv()方法。...因此，我们还将在此分析中考虑此 DataFrame 转换所花费的时间。 使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置： 1....在所有情况下，Dask 在将 Pandas DataFrame 存储到 CSV 方面的表现都比 Pandas 差。 2....首选 Parquet、Feather 或 Pickle 等格式来存储 DataFrame。
与.parquet两种崭新的数据格式，他们都是Apache Arrow项目下的重要数据格式，提供高性能文件存储服务，使得我们可以既可以快速读写文件，又可以显著减少文件大小，做到了“多快好省”： 图1...在将geopandas更新到0.8.0版本后，便新增了read_feather()、to_feather()、read_parquet()以及to_parquet()这四个API，但要「注意」，这些新功能依赖于...，接着我们分别测试geopandas读写shapefile、feather以及parquet三种数据格式的耗时及文件占硬盘空间大小： 图2 图3 具体的性能比较结果如下，可以看到与原始的shapefile...相比，feather与parquet取得了非常卓越的性能提升，且parquet的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小 shapefile 325秒 96秒 619MB feather...50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB 所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用feather和parquet来代替传统的文件格式。
与.parquet两种崭新的数据格式，他们都是Apache Arrow项目下的重要数据格式，提供高性能文件存储服务，使得我们可以既可以快速读写文件，又可以显著减少文件大小，做到了“多快好省”： ?...图1 在将geopandas更新到0.8.0版本后，便新增了read_feather()、to_feather()、read_parquet()以及to_parquet()这四个API，但要注意，这些新功能依赖于...，接着我们分别测试geopandas读写shapefile、feather以及parquet三种数据格式的耗时及文件占硬盘空间大小： ?...shapefile 325秒 96秒 619MB feather 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB 所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用...feather和parquet来代替传统的文件格式。
rio 包的目的是使得数据导入尽可能的简单化。...import() 函数提供了一个非常舒服的可以自动导入数据集的体验，它可以根据数据集的特征自动选择import或者read的函数，并且也支持指定格式的导入。...() 函数使得数据的导出非常简单。..., "mtcars.rds") # R serialized export(mtcars, "mtcars.sav") # SPSS 并且rio包的export函数支持将数据保存为压缩格式的文件 export...utils utils Yes Apache Arrow (Parquet) .parquet arrow arrow No EViews .wf1 hexView No Feather R/Python
它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。...df = pl.read_csv('my_data.csv') Polars的最新版本（v=0.8.10）支持csv、ipc、json、parquet和sql。...df.describe()中的特征可以传递给Pandas，以便更好地显示与。...df[[1,4,10,15], :] 可以使用内置函数slice来完成对索引的切分 df.slice(0,5) #从索引0和5行开始对df进行切片。 Polars还可以用条件布尔值对数据帧进行切片。...总的来说，Polars可以为数据科学家和爱好者提供更好的工具，将数据导入到数据框架中。有很多Pandas可以做的功能目前在Polars上是不存在的。在这种情况下，强烈建议将数据框架投向Pandas。
一、处理不同种类的数据集 在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。...由于它是 CSV 文件，因此我们正在使用 Pandas 的read_csv方法。 我们将文件名（以逗号作为分隔符）传递给read_csv方法，并从此数据中创建一个数据帧，我们将其命名为data。...我们还将学习 Pandas 的filter方法以及如何在实际数据集中使用它，以及基于将根据数据创建的布尔序列保护数据的方法。 我们还将学习如何将条件直接传递给数据帧进行数据过滤。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。...然后，将列表传递给read_csv方法中的names参数。 然后，我们看到我们拥有所需的列名，因此read_csv方法已将列名从默认情况下的文本文件更改为我们提供的名称。
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