Pandas Feather格式：长期存储的最佳选择

在本文中，我们将介绍正在流行的Pandas Feather格式，并解释为什么它成为数据科学家长期存储的最佳选择。

什么是Pandas Feather格式？

Feather是一种用于快速和便捷的跨语言数据框架文件格式，并且使用Pandas来存储内存中的数据框架。该格式可以存储任何类型的列，并易于处理缺失值和重复值。Feather的另一个优点是它可以有力地支持亚秒级转换速度。与之前的pickle和csv格式相比，Feather具有出色的性能和文件大小优势。

什么是Pandas？

Pandas是Python生态系统中最流行和最常用的数据操作库之一。Pandas允许用户对数值、字符、时间序列和其他类型的数据进行各种各样的数据分析和处理操作，如数据切片和基于行或列的选择、过滤、合并、重塑等。

在数据科学中，Pandas通常与其他Python包结合使用，如NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-Learn等。

以下是使用Pandas和Feather格式的一些示例：

import pandas as pd
import feather

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['x', 'y', 'z']})

# 将数据框以Feather格式保存
feather.write_dataframe(df, 'data.feather')

# 读取Feather格式数据
df2 = feather.read_dataframe('data.feather')

# 查看数据框（应该与df相同）
print(df2)

为什么Pandas Feather格式是长期存储的最佳选择？

Apache Arrow的影响

Pandas Feather格式成为长期存储的最佳选择，得益于Apache Arrow项目的推进。Apache Arrow是一个基于内存的列式数据格式，使得在不同的编程语言（如Python、Java、R等）之间进行数据共享变得容易。独立于编程语言的列式数据格式可以节省开发人员在操作列式数据时所面临的大量转换和序列化过程的时间和精力。

加载和存储速度

与其他数据存储格式相比，Feather的数据加载和存储速度都更快。Pandas与Feather格式之间的互动更为快速，因为Feather格式和Pandas数据框之间的转换可以在几乎瞬间完成。

文件大小

Feather格式文件的大小比其他数据格式文件更小。这意味着Feather可以帮助减少存储不必要的数据的空间需求。

耐久性

除了性能优势之外，Feather格式还具有良好的耐久性。不同于其他数据格式，如CSV或JSON，Feather格式中的数据不会受到大小写或转义序列的影响。同时，Feather格式也可以处理数据缺失问题，而不需要在增加文件大小方面花费太多时间和精力。这些特性使得Feather格式尤其适合长期存储。

总结

简而言之，与pickle和csv格式相比，Pandas Feather格式是数据科学家的最佳选择之一，特别是在长期存储方面。这个格式的性能、速度、文件大小以及耐久性对于数据处理和共享来说都非常重要。通过理解Feather的有点，使用它来对数据进行长期的存储和进一步的处理，可以在未来大大缩短开发时间，并创建更可靠的数据处理模型。