先介紹下為什么要和CSV再見。其實(shí)也談不上徹底再見吧，日常還是要用的，這里再介紹一個(gè)更加高效的數(shù)據(jù)格式。

用Python處理數(shù)據(jù)時(shí)保存和加載文件屬于日常操作了，尤其面對(duì)大數(shù)據(jù)量時(shí)我們一般都會(huì)保存成CSV格式，而不是Excel。一是因?yàn)?code style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 2px 4px;font-size: inherit;line-height: inherit;overflow-wrap: break-word;border-radius: 4px;color: rgb(226, 36, 70);background: rgb(248, 248, 248);">Excel有最大行數(shù)1048576的限制，二是文件占用空間更大，保存和加載速度很慢。

雖然用CSV沒(méi)有行數(shù)限制，相對(duì)輕便，但是面對(duì)大數(shù)據(jù)量時(shí)還是略顯拉夸，百萬(wàn)數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)存加載時(shí)也要等好久。。不過(guò)很多同學(xué)都借此機(jī)會(huì)抻抻懶腰、摸摸魚，充分利用時(shí)間也不錯(cuò)。

其實(shí)，CSV 并不是唯一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式。今天和大家介紹一個(gè)速度超快、更加輕量級(jí)的二進(jìn)制格式保存格式：feather。

# Feather是什么？

Feather 是一種用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)格式。它最初是為了 Python 和 R 之間快速交互而設(shè)計(jì)的，初衷很簡(jiǎn)單，就是盡可能高效地完成數(shù)據(jù)在內(nèi)存中轉(zhuǎn)換的效率。

現(xiàn)在 Feather 也不僅限于 Python 和 R 了，基本每種主流的編程語(yǔ)言中都可以用 Feather 文件。不過(guò)，要說(shuō)明下，它的數(shù)據(jù)格式并不是為長(zhǎng)期存儲(chǔ)而設(shè)計(jì)的，一般的短期存儲(chǔ)。

# 如何在Python中操作Feather？

在 Python 中，可以通過(guò) pandas 或 Feather 兩種方式操作。首先需要安裝feather-format。

# pip 
pip install feather -format 

# Anaconda 
conda install -c conda-forgefeather-format

只需要上面一行安裝即可，很簡(jiǎn)單。

我們通過(guò)一個(gè)較大的數(shù)據(jù)集舉例，需要 Feather、Numpy 和 pandas 來(lái)一起配合。數(shù)據(jù)集有 5 列和 1000 萬(wàn)行隨機(jī)數(shù)。

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()

它的用法和之前csv的操作難度一個(gè)水平線，非常簡(jiǎn)單。

保存

兩種方式，一是 DataFrame 直接to_feather 的 Feather 格式：

df.to_feather('1M.feather')

二是用 Feather 庫(kù)執(zhí)行相同操作的方法：

feather.write_dataframe(df, '1M.feather')

加載

加載也是一樣的，同樣還是兩種方式。一是通過(guò)pandas加載：

df = pd.read_feather('1M.feather')

二是用 Feather 加載：

df =feather.read_dataframe('1M.feather')

操作習(xí)慣一樣，難度完全沒(méi)有。

# 和CSV的區(qū)別

對(duì)比產(chǎn)生美。下面來(lái)看下feather和csv的差距有多大。下圖顯示了上面本地保存 DataFrame 所需的時(shí)間：

差距巨大，有木有！原生 Feather(圖中的Native Feather)比 CSV 快了將近 150 倍左右。如果使用 pandas 處理 Feather 文件并沒(méi)有太大關(guān)系，但與 CSV 相比，速度的提高是非常顯著的。

然后再看下讀取不同格式的相同數(shù)據(jù)集需要多長(zhǎng)時(shí)間。

同樣，差異也很明顯。CSV 的讀取速度要慢得多。并且CSV占用的磁盤空間也更大。

CSV 文件占用的空間是 Feather 文件占用的空間的兩倍多。假如我們每天存儲(chǔ)千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)，那么選擇正確的文件格式至關(guān)重要。Feather 在這方面完全碾壓了 CSV。

當(dāng)然，如果追求更多的壓縮空間，也可以試試Parquet，也是一個(gè)可以替代CSV 的格式。

# 結(jié)語(yǔ)

說(shuō)了這么多，可能很多同學(xué)還是甩出一句話：謝謝，我選CSV。 這個(gè)東西怎么說(shuō)呢，當(dāng)你需要它時(shí)，它就有用，如果日常沒(méi)有速度和空間的強(qiáng)烈需求，還是老老實(shí)實(shí)CSV吧。CSV已經(jīng)用慣了，改變使用習(xí)慣還是挺難的。