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！用起来~

💡 作者：韩信子@ShowMeAI 📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/409 📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容

💡 引言

我们在处理本地存储的数据时遇到了一些问题。在相对较小的数据集上，读取-处理-写入操作可能很舒服，但对于大型 .csv 文件来说，这些操作非常麻烦，可能会消耗大量时间和资源。

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：

• 📘Parquet
• 📘Feather

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 访问。不过，您可能需要额外安装 pyarrow 和它的一些扩展，具体取决于您的数据类型。
• 支持基于列的 I/O 管理。这样，您可以防止在读取所有数据时临时使用额外的 RAM，然后删除不需要的列。
• 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。让我们来看看它们！

💦 Parquet格式

import pandas as pd

df = pd.read_csv("some_data.csv")

# Saving Parquet files
df.to_parquet("df.parquet")

# Reading Parquet files
df_parq = pd.read_parquet("df.parquet")

💦 Feather格式

import pandas as pd

df = pd.read_csv("some_data.csv")

# Saving Feather files
df.to_feather("df.feather")

# Reading Feather files
df_feat = pd.read_feather("df.feather")

💡 总结

在本篇内容中，ShowMeAI给大家介绍了提高读写速度的数据格式，如果您不想使用 Excel 原始格式存储数据，那么建议您使用并行读取和写入数据的方法，这样可以提高数据处理的速度和效率。

参考资料

• 📘Parquet
• 📘Feather

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