💡 作者： 韩信子@ ShowMeAI
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💡 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：
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
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