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保存为.npy与保存为pd数据格式,哪个更高效?

将数据保存为 .npy 格式(使用 NumPy)和保存为 Pandas 数据格式(如 .csv, .hdf5, 或 .pickle)各有其优劣,效率上的差异取决于你的具体需求和使用场景。

1、.npy(NumPy):

优点:

高效存储和读取:.npy 格式是为 NumPy 数组量身定制的,可以非常快速地保存和加载数据,特别是对于大型数组。

保留数据类型和形状:它能够准确地保存数组的形状和数据类型。

缺点:

只适用于 NumPy 数组:这意味着如果你的数据是 Pandas DataFrame 或其他数据类型,你可能需要先转换它们。

可读性:.npy 文件是二进制的,无法直接阅读或编辑

2、Pandas 数据格式(如 .csv, .hdf5, .pickle):

优点:

灵活性:Pandas 支持多种文件格式,如 .csv, .hdf5, .pickle 等,可以根据需求选择合适的格式。

可读性(特别是 CSV):.csv 文件可以用任何文本编辑器打开,容易查看和编辑。

支持复杂数据结构:例如,DataFrame 可以有不同的数据类型、缺失值处理等。

缺点:

效率较低:特别是对于大型数据集,Pandas 的读写速度通常不如 .npy 格式。

存储空间:某些格式(如 .csv)可能比二进制格式占用更多的存储空间。

综上所述:

如果你主要关注速度和存储效率,且数据主要是数值型数组,.npy 是一个很好的选择。

如果你需要处理复杂的数据结构,或者需要数据易于人类阅读和编辑,那么使用 Pandas 的数据格式可能更合适。

最终的选择应基于你的具体需求,包括数据的类型、大小,以及你对数据处理的特定要求。

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  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/OE62X6veftF5wUTX3pbAxTfQ0
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