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作者: Dario Radečić 翻译：王可汗校对：张达敏 本文约1200字，建议阅读5分钟本文介绍了一种运行速度大大提高的数据格式。

csv会浪费您的时间、磁盘空间和金钱。是时候结束了。

csv并不是唯一的数据存储格式，甚至可能是你最后才考虑使用的格式。如果你不打算手动编辑数据，使用csv是在浪费时间和金钱。

想象一下——你收集了大量的数据并将它们存储在云端。你没有对文件格式做太多的研究，所以选择了csv。你的开销会爆炸！如果不追求更多，一个简单的调整可以减少一半开销。这个调整就是——你已经猜到了——选择一种不同的文件格式。

Feather到底是什么？

简单地说，它是一种用于存储数据帧(DataFrame)的数据格式(想想Pandas)。它围绕一个简单的前提设计——尽可能高效地将数据帧输入和输出内存。它最初是为Python和R之间的快速通信而设计的，但您并不局限于这个用例。

不过Feather并不只能用与Python和R，你可以通过任何一个主流编程语言使用Feather文件。

这种数据格式不是为长期存储而设计的。最初的目的是R和Python程序之间的快速交换，以及一般的短期存储。没有人能阻止您将Feather文件转储到磁盘，并将它们保存多年，但有比Feather更有效的格式。

在Python中，您可以通过Pandas或专用库使用Feather。本文将向您展示如何使用这两种方法。首先您将需要安装feather-format来继续。以下是代码：

# Pip pip install feather-format # Anaconda conda install -c conda-forge feather-format

有了这些你就可以开始使用Feather了。打开JupyterLab或任何其他数据科学IDE，下一节将涵盖Feather的基础知识。

如何在Python中使用Feather？

让我们从导入库和创建相对较大的数据集开始。你将用到Feature，Numpy和Pandas。该数据集有一千万*5个随机数:

import feather import numpy as np import pandas as pd np.random.seed=42 df_size = 10_000_000 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 ()

数据集大概长这样：

接着把它保存到本地。你可以调用Pandas使用下面的命令来保存DataFrame到Feature格式：

df.to_feather('1M.feather')

下面是如何用Feather库进行同样的操作：

feather.write_dataframe(df, ‘1M.feather’)

差别不大。这两个文件现在都保存在本地。你可以在Pandas或专用库阅读它们。下面是Pandas的语法：

df = pd.read_feather(‘1M.feather')

使用Feather库：

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

以上涵盖了你需要知道的东西。下面的部分将介绍与CSV文件格式在文件大小、读取和写入时间上的比较。

CSV vs. Feather -你应该使用哪一个？

如果不需要动态更改数据，答案很简单——用Feather。不过，让我们先做一些测试。

下面的图表显示了把上一节的DataFrame保存到本地所需的时间：

这是一个巨大的差异——原生Feather大约比CSV快150倍。使用Pandas来处理Feather文件并不会有太大的影响，但是与CSV相比，Feather在速度上的提高是显著的。

接下来，让我们比较读取时间——读取相同数据集的不同格式需要多长时间：

CSV又一次被完爆。和Feather相比，CSV的读取速度更慢，占用更多的磁盘空间，但具体是多少呢？

这就是下一个可视化的答案：

正如您所见，CSV文件占用的空间是Feather文件的两倍多。

如果您每天存储几个G的数据， 选择正确的文件格式是至关重要的。Feature在这方面完胜了CSV。如果你需要更多的压缩，你应该尝试Parquet。我发现这是迄今为止最好的格式。

总之，从to_csv()到to_feather()，从read_csv()到read_feather()可以节省大量时间和磁盘空间。考虑一下在下一个项目中试试Feather吧。

原文标题：

Stop Using CSVs for Storage — This File Format Is 150 Times Faster

原文链接：

https://towardsdatascience.com/stop-using-csvs-for-storage-this-file-format-is-150-times-faster-158bde