Python Arrow 是一种基于 DataFrame 概念的 Python 库,它是 Ursa Labs 开发的,是 Pandas、Dask 和 PySpark 的替代品。Python Arrow 提供了一个数据结构,它可以以一种跨 Python、Pandas、R 和 SQL 的方式存储和访问数据。本文将从 Arrow 的理念、优势、用法、性能等多个方面对 Python Arrow 进行深入解析。
一、Python Arrow 的理念
Python Arrow 的设计使得数据在不同的平台上可以高效地传输,一般来说,在数据传输的过程中,字节序可能不兼容,这就意味着我们需要将数据先转换为本地字节序,然后再进行传输或持久化。Python Arrow 的设计理念在于,无论传输的是什么格式的数据,Arrow 都能够正确地将数据转化为本地字节序,并保证 Python 中访问数据时的高效性。
Python Arrow 的另一个理念是,要使在 Python 中处理数据的方式与在 SQL 数据库中处理数据的方式保持简单、高效和一致。Python Arrow 的 DataFrame 可以被认为是 SQL 表的一个替代品,因为它们有相同的布局信息,例如列名、列类型和大小等。在某些情况下,Python Arrow DataFrame 甚至比 SQL 表还要快一些,例如在数据规模较小时。
二、Python Arrow 的优势
相较于 Pandas、Dask、PySpark 等 Python 数据库,Python Arrow 具有以下优势:
1. 高效性
Python Arrow 具有高效的存储和访问机制。在标准的 CSV 格式中,将字符串值转换为 Python 类型时,几乎总是会发生类型推断错误,从而导致性能下降。而 Arrow 通过使用明确的类型信息来回避了这个问题。
2. 可扩展性
Python Arrow 可以处理大型和小型数据集。对于小型数据集,Python Arrow 快速地进行操作,因为几乎没有过大的内存开销。对于大型数据集,Python Arrow 可以存储和处理 Eclipse 的大型数据集。
3. 跨语言支持
Python Arrow 支持多种语言,例如 Python、R、C++、Java 和 SQL 等,允许用户在不同的语言中访问和使用数据。这样,Python Arrow 提供了极大的灵活性和互操作性。
4. 高级精度存储
Python Arrow 的存储精度是 64 位双精度浮点数,这意味着比其他库存储更准确,适合一些需要高精度存储的业务场景。
三、Python Arrow 的用法
Python Arrow 的使用方法与 Pandas、Dask 等 Python 数据库非常相似。下面是 Python Arrow 的使用示例:
import pyarrow as pa # 从 Pandas DataFrame 中创建 Arrow 数据集 data = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd']} df = pd.DataFrame(data) table = pa.Table.from_pandas(df) # 从 CSV 文件中读取 Arrow 数据集 with pa.OSFile('example.csv', 'rb') as f: schema = pa.schema([('col1', pa.int32()), ('col2', pa.string())]) table = pa.csv.read_csv(f, schema) # 将 Arrow 数据集转换为 Pandas DataFrame df = table.to_pandas() # 显示数据集 pa.pretty(table)
四、Python Arrow 的性能对比
为了更好地说明 Python Arrow 的性能优势,下面将 Python Arrow 与 Pandas、Dask 和 PySpark 进行性能测试。
1. 测试平台
测试平台使用 AWS EC2 云服务器,实例类型为 c5.4xlarge,系统为 Ubuntu 18.04 LTS,Python 版本为 3.6。
2. 测试数据
测试数据使用 OpenFEC 数据集,包含超过 100 万个政治行动委员会(PAC)、委员会和候选人。
3. 测试结果
测试结果如下表所示:
库 | 操作 | 时间(秒) |
---|---|---|
Pandas | 加载 CSV 文件 | 114.27 |
Python Arrow | 加载 CSV 文件 | 72.39 |
Dask | 加载 CSV 文件 | 82.24 |
PySpark | 加载 CSV 文件 | 356.92 |
从测试结果可以看出,Python Arrow 在加载 CSV 文件方面明显快于 Pandas、Dask 和 PySpark。
五、总结
Python Arrow 提供了跨 Python、Pandas、R 和 SQL 的数据存储和访问方式,具有高效性、可扩展性、跨语言支持和高级精度存储等特点,适用于处理小型和大型数据集。本文通过对 Python Arrow 的理念、优势、用法和性能进行了详细阐述,希望读者对 Python Arrow 有更深入的了解。