再见 CSV，速度提升 150 倍！
菜鸟学Python
共 3127字，需浏览 7分钟
·
2021-09-11 01:30
为什么要和CSV再见？
CSV再见。其实也谈不上彻底再见吧，日常还是要用的，这里再介绍一个更加高效的数据格式。Python处理数据时保存和加载文件属于日常操作了，尤其面对大数据量时我们一般都会保存成CSV格式，而不是Excel。一是因为Excel有最大行数1048576的限制，二是文件占用空间更大，保存和加载速度很慢。CSV没有行数限制，相对轻便，但是面对大数据量时还是略显拉夸，百万数据量储存加载时也要等好久。。不过很多同学都借此机会抻抻懒腰、摸摸鱼，充分利用时间也不错
。CSV 并不是唯一的数据存储格式。今天和大家介绍一个速度超快、更加轻量级的二进制格式保存格式：feather。Feather是什么？
Feather 是一种用于存储数据帧的数据格式。它最初是为了 Python 和 R 之间快速交互而设计的，初衷很简单，就是尽可能高效地完成数据在内存中转换的效率。Feather 也不仅限于 Python 和 R 了，基本每种主流的编程语言中都可以用 Feather 文件。不过，要说明下，它的数据格式并不是为长期存储而设计的，一般的短期存储。如何在Python中操作Feather？
Python 中，可以通过 pandas 或 Feather 两种方式操作。首先需要安装feather-format。# pip
pip install feather -format
# Anaconda
conda install -c conda-forgefeather-format
Feather、Numpy 和 pandas 来一起配合。数据集有 5 列和 1000 万行随机数。import feather
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed = 42
df_size = 10000000
df = pd.DataFrame({
'a': np.random.rand(df_size),
'b': np.random.rand(df_size),
'c': np.random.rand(df_size),
'd': np.random.rand(df_size),
'e': np.random.rand(df_size)
})
df.head()
csv的操作难度一个水平线，非常简单。DataFrame 直接to_feather 的 Feather 格式：df.to_feather('1M.feather')
Feather 库执行相同操作的方法：feather.write_dataframe(df, '1M.feather')
pandas加载：df = pd.read_feather('1M.feather')
Feather 加载：df =feather.read_dataframe('1M.feather')
和CSV的区别
feather和csv的差距有多大。下图显示了上面本地保存 DataFrame 所需的时间：
Feather(图中的Native Feather)比 CSV 快了将近 150 倍左右。如果使用 pandas 处理 Feather 文件并没有太大关系，但与 CSV 相比，速度的提高是非常显著的。
CSV 的读取速度要慢得多。并且CSV占用的磁盘空间也更大。
CSV 文件占用的空间是 Feather 文件占用的空间的两倍多。假如我们每天存储千兆字节的数据，那么选择正确的文件格式至关重要。Feather 在这方面完全碾压了 CSV。Parquet，也是一个可以替代CSV 的格式。结语
CSV吧。CSV已经用惯了，改变使用习惯还是挺难的。
推荐阅读:
入门: 最全的零基础学Python的问题 | 零基础学了8个月的Python | 实战项目 |学Python就是这条捷径
干货:爬取豆瓣短评，电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 | 从万众期待到口碑扑街！唐探3令人失望 | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 ｜用Python做个海量小姐姐素描图 ｜碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影
趣味:弹球游戏 | 九宫格 | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏!
AI: 会做诗的机器人 | 给图片上色 | 预测收入 | 碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影
小工具: Pdf转Word，轻松搞定表格和水印！ | 一键把html网页保存为pdf！| 再见PDF提取收费！ | 用90行代码打造最强PDF转换器，word、PPT、excel、markdown、html一键转换 | 制作一款钉钉低价机票提示器！ ｜60行代码做了一个语音壁纸切换器天天看小姐姐！｜
年度爆款文案
点阅读原文,领AI全套资料
评论