PyArrow 与 Pandas 的爱恨情仇：一场数据类型的华丽探戈💃🕺 大家好，我是你们的数据老司机，今天咱们不聊八卦，不谈人生，就来聊聊数据处理界的一对“欢喜冤家”—— Pandas 和 PyArrow。这两位啊，就像是武林高手，各有绝技，但要真正发挥威力，还得学会互相配合，才能打通数据处理的任督二脉。 想象一下，Pandas 就像一位经验丰富的老厨师，擅长各种精细刀工，做出来的菜肴口感细腻，味道丰富。而 PyArrow 呢，则是一位效率极高的食材供应商，能以光速将各种新鲜食材运送到你的厨房。如果老厨师能直接使用 PyArrow 提供的食材，那效率岂不是要翻倍？这就是 Pandas 与 PyArrow 集成的意义所在！ 为什么要让 Pandas 和 PyArrow “在一起”？ 🤔 Pandas 作为 Python 数据分析界的扛把子，其 DataFrame 数据结构早已深入人心，成了我们日常处理数据的标配。但随着数据量的爆炸式增长，Pandas 也逐渐暴露出了一些短板，比如： 内存效率问题： Pandas 默认使用 NumPy 作为底层数据存储，对某些数据类型（如字符串）的处理效 …
Pandas 的未来：PyArrow, Polars 与新的后端
好的，各位观众老爷们，今天咱们就来聊聊 Pandas 的未来，这可不是什么街边算命先生的胡扯，而是关乎我们数据民工饭碗的大事儿！ 😎 Pandas 的“中年危机”：速度与激情不再？ 话说这 Pandas，当年也是个风华正茂的少年，凭借着简洁的 API 和强大的数据处理能力，迅速征服了 Python 数据科学界。那会儿，谁要是不会用 Pandas，都不好意思说自己是搞数据的。但是呢，随着数据量的爆炸式增长，Pandas 也逐渐显露出一些“中年危机”的迹象： 速度慢吞吞： 面对动辄 GB 甚至 TB 级别的数据，Pandas 跑起来就像老牛拉破车，让人抓狂。 内存吃老虎： Pandas 动不动就吃掉大量的内存，稍微不注意，电脑就卡死，让人想砸键盘。 不支持并行： Pandas 默认是单线程运行的，就算你有八核 CPU，也只能眼巴巴地看着它一个人在那里吭哧吭哧地干活。 这可不行啊！数据时代，效率就是生命，时间就是金钱。难道我们就只能忍受 Pandas 的“中年危机”吗？当然不！科技的进步，就是为了解决这些问题。接下来，就让我们来看看 Pandas 的“回春秘方”：PyArrow、Polars …