好的，各位观众老爷们，欢迎来到老衲的“数据格式大乱炖”讲堂！今天咱们不谈风花雪月，就来聊聊Python处理数据格式的那些事儿。别怕枯燥，老衲保证用最幽默风趣的语言，把CSV、Parquet、Feather这三位数据格式界的大咖，给您安排得明明白白！
开场白：数据格式的江湖恩怨
话说数据江湖，格式林立，就像武林门派一样，各有各的独门绝技。咱们的Python，就好比一位身怀绝技的侠客，能熟练运用各种“兵器”（也就是各种库），轻松驾驭这些数据格式。
CSV，这位老牌侠客，资格最老，人缘也最好，但身手略显迟缓。Parquet，后起之秀，身法轻盈，存储高效，深受大数据时代的青睐。Feather，则是速度型选手，快如闪电，专为数据分析师们量身打造。
今天，咱们就来扒一扒这三位大咖的底细，看看Python是如何与他们过招的！
第一章：CSV——老当益壮的“逗号分隔值”
CSV，全称Comma Separated Values，翻译过来就是“逗号分隔值”。顾名思义，它就是用逗号来分隔数据的纯文本文件。
1.1 CSV的优点：
- 简单易懂： CSV格式非常简单，用记事本就能打开，一目了然。
- 兼容性好： 几乎所有编程语言和软件都支持CSV格式。
- 人见人爱： 就像大众脸，到哪都受欢迎。
1.2 CSV的缺点：
- 缺乏类型信息： 所有数据都被视为字符串，需要手动转换。
- 存储效率低： 浪费空间，同样的数据，CSV文件通常比其他格式大。
- 不支持复杂数据结构： 只能存储简单的表格数据，无法存储嵌套结构。
- 编码问题： 中文支持是个老大难问题，经常出现乱码。
1.3 Python与CSV：相爱相杀的故事
Python处理CSV，主要靠csv模块。这个模块就像一位老管家，能帮你轻松读写CSV文件。
（1）读取CSV文件：
import csv
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: #注意编码问题！
reader = csv.reader(file)
header = next(reader) # 读取表头
for row in reader:
print(row)这段代码就像一个辛勤的快递员，一行一行地把CSV文件里的数据送到你面前。
（2）写入CSV文件：
import csv
data = [['姓名', '年龄', '城市'],
['张三', '25', '北京'],
['李四', '30', '上海']]
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: #newline=''避免空行
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(data[0]) #写入表头
writer.writerows(data[1:]) #写入数据这段代码就像一位勤劳的打字员，把你的数据整理成CSV格式，保存到文件中。
1.4 Pandas与CSV：如虎添翼的组合
当然，如果你想更高效地处理CSV文件，Pandas库绝对是你的不二之选。Pandas的read_csv()函数，简直就是CSV文件的救星！
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') #一步到位，简单粗暴！
print(df)Pandas就像一位超级管家，不仅帮你读取CSV文件，还能自动推断数据类型，进行数据清洗、转换、分析，简直不要太方便！
表格总结CSV的特性：
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 优点 | 简单易懂，兼容性好 |
| 缺点 | 缺乏类型信息，存储效率低，不支持复杂数据结构，编码问题 |
| 应用场景 | 存储简单的表格数据，例如小型数据集、配置文件等 |
| Python库 | csv模块, pandas库的read_csv()和to_csv()函数 |
第二章：Parquet——大数据时代的“扛把子”
Parquet，是一种列式存储格式，专为大数据分析而生。它就像一位身材苗条的模特，不仅存储空间小，而且查询速度快，简直是大数据时代的“扛把子”。
2.1 Parquet的优点：
- 列式存储： 只读取需要的列，大大减少IO操作，提高查询速度。
- 压缩率高： 采用多种压缩算法，有效减少存储空间。
- 支持Schema进化： 可以灵活地添加、删除列，适应数据变化。
- 与大数据框架兼容： 与Spark、Hadoop等大数据框架无缝集成。
2.2 Parquet的缺点：
- 写入速度慢： 需要进行列式转换，写入速度相对较慢。
- 不适合频繁更新： 列式存储不适合频繁更新数据。
- 学习成本： 需要了解列式存储的概念。
2.3 Python与Parquet：珠联璧合的搭档
Python处理Parquet文件，主要靠pyarrow和fastparquet这两个库。
（1）pyarrow：Apache Arrow的Python接口
pyarrow是Apache Arrow的Python接口，Apache Arrow是一个跨语言的内存数据框架，旨在提高数据处理速度。
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow as pa
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
# 将Pandas DataFrame转换为Arrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)
# 写入Parquet文件
pq.write_table(table, 'data.parquet')
# 读取Parquet文件
table = pq.read_table('data.parquet')
# 将Arrow Table转换为Pandas DataFrame
df = table.to_pandas()
print(df)（2）fastparquet：更快更强的Parquet库
fastparquet正如其名，它比pyarrow更快，尤其是在写入Parquet文件时。
import pandas as pd
import fastparquet
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
# 写入Parquet文件
fastparquet.write('data.parquet', df)
# 读取Parquet文件
df = fastparquet.ParquetFile('data.parquet').to_pandas()
print(df)2.4 选择哪个库？
- 如果对性能要求不高，
pyarrow是一个不错的选择，因为它功能更全面。 - 如果对性能要求很高，
fastparquet是你的首选，尤其是在写入Parquet文件时。
表格总结Parquet的特性：
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 优点 | 列式存储，压缩率高，支持Schema进化，与大数据框架兼容 |
| 缺点 | 写入速度慢，不适合频繁更新，学习成本 |
| 应用场景 | 大数据集的存储和分析，例如数据仓库、数据湖等 |
| Python库 | pyarrow.parquet, fastparquet |
第三章：Feather——数据分析师的“瑞士军刀”
Feather，是一种轻量级、快速的列式存储格式，专为数据分析师们量身打造。它就像一把瑞士军刀，小巧玲珑，功能强大，能帮你快速读取和写入数据。
3.1 Feather的优点：
- 速度极快： 基于Apache Arrow，读写速度非常快。
- 轻量级： 文件体积小，易于传输。
- 跨语言兼容： 支持Python和R语言。
- 简单易用： API简单易懂，上手容易。
3.2 Feather的缺点：
- 不支持复杂数据结构： 只能存储简单的表格数据。
- 压缩率较低： 相比Parquet，压缩率较低。
- 生态系统较小： 相比Parquet，生态系统较小。
3.3 Python与Feather：一见钟情的邂逅
Python处理Feather文件，主要靠feather-format这个库。
import pandas as pd
import feather
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
# 写入Feather文件
feather.write_dataframe(df, 'data.feather')
# 读取Feather文件
df = feather.read_dataframe('data.feather')
print(df)这段代码就像一位魔术师，瞬间就把你的数据变成Feather格式，让你体验飞一般的速度！
表格总结Feather的特性：
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 优点 | 速度极快，轻量级，跨语言兼容，简单易用 |
| 缺点 | 不支持复杂数据结构，压缩率较低，生态系统较小 |
| 应用场景 | 数据分析师之间共享数据，快速读取和写入数据 |
| Python库 | feather-format |
第四章：实战演练：数据格式的选择之道
说了这么多，相信各位观众老爷们已经对CSV、Parquet、Feather这三位大咖有了更深入的了解。那么，在实际应用中，我们该如何选择呢？
4.1 选择标准：
- 数据规模： 数据量的大小。
- 数据类型： 数据的复杂程度。
- 读写频率： 数据的读取和写入频率。
- 性能要求： 对读写速度的要求。
- 兼容性： 与其他工具和系统的兼容性。
4.2 选择建议：
- 小型数据集： 如果你的数据集很小，而且不需要频繁更新，CSV是一个不错的选择。
- 中型数据集： 如果你的数据集不大不小，而且需要快速读取和写入，Feather是一个不错的选择。
- 大型数据集： 如果你的数据集很大，而且需要高效存储和查询，Parquet是你的首选。
4.3 案例分析：
-
场景一： 你是一位数据分析师，需要和同事共享一份小型数据集，以便进行数据分析。这时，Feather是一个不错的选择，因为它速度快、体积小，易于传输。
-
场景二： 你正在构建一个数据仓库，需要存储海量数据，并进行复杂的查询分析。这时，Parquet是你的首选，因为它存储高效、查询快速，与大数据框架兼容。
-
场景三： 你需要读取一个简单的配置文件，配置文件的数据量很小，而且格式很简单。这时，CSV是一个不错的选择，因为它简单易懂、兼容性好。
第五章：总结与展望：数据格式的未来
今天，咱们一起聊了聊Python处理CSV、Parquet、Feather这三种数据格式的技巧。希望通过今天的分享，各位观众老爷们能够更加熟练地运用Python，驾驭各种数据格式，在数据江湖中闯出一片天地！
随着数据时代的不断发展，新的数据格式也在不断涌现。作为一名合格的程序员，我们需要不断学习，掌握新的技术，才能更好地应对未来的挑战。
最后，老衲祝各位观众老爷们：
- 代码一帆风顺，BUG永不相见！
- 数据格式玩得转，升职加薪乐开颜！ 😜
感谢大家的观看，咱们下期再见！