先介紹下為什么要和CSV再見。其實也談不上徹底再見吧，日常還是要用的，這里再介紹一個更加高效的數(shù)據(jù)格式。

用Python處理數(shù)據(jù)時保存和加載文件屬于日常操作了，尤其面對大數(shù)據(jù)量時我們一般都會保存成CSV格式，而不是Excel。一是因為Excel有最大行數(shù)1048576的限制，二是文件占用空間更大，保存和加載速度很慢。

雖然用CSV沒有行數(shù)限制，相對輕便，但是面對大數(shù)據(jù)量時還是略顯拉夸，百萬數(shù)據(jù)量儲存加載時也要等好久。。不過很多同學(xué)都借此機會抻抻懶腰、摸摸魚，充分利用時間也不錯。

其實，CSV 并不是唯一的數(shù)據(jù)存儲格式。今天和大家介紹一個速度超快、更加輕量級的二進制格式保存格式：feather。

# Feather是什么？

Feather 是一種用于存儲數(shù)據(jù)幀的數(shù)據(jù)格式。它最初是為了 Python 和 R 之間快速交互而設(shè)計的，初衷很簡單，就是盡可能高效地完成數(shù)據(jù)在內(nèi)存中轉(zhuǎn)換的效率。

現(xiàn)在 Feather 也不僅限于 Python 和 R 了，基本每種主流的編程語言中都可以用 Feather 文件。不過，要說明下，它的數(shù)據(jù)格式并不是為長期存儲而設(shè)計的，一般的短期存儲。

# 如何在Python中操作Feather？

在 Python 中，可以通過 pandas 或 Feather 兩種方式操作。首先需要安裝feather-format。

# pip 
pip install feather -format 

# Anaconda 
conda install -c conda-forgefeather-format

只需要上面一行安裝即可，很簡單。

我們通過一個較大的數(shù)據(jù)集舉例，需要 Feather、Numpy 和 pandas 來一起配合。數(shù)據(jù)集有 5 列和 1000 萬行隨機數(shù)。

import feather
import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed = 42
df_size = 10000000

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()

它的用法和之前csv的操作難度一個水平線，非常簡單。

保存

兩種方式，一是 DataFrame 直接to_feather 的 Feather 格式：

df.to_feather('1M.feather')

二是用 Feather 庫執(zhí)行相同操作的方法：

feather.write_dataframe(df, '1M.feather')

加載

加載也是一樣的，同樣還是兩種方式。一是通過pandas加載：

df = pd.read_feather('1M.feather')

二是用 Feather 加載：

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

操作習(xí)慣一樣，難度完全沒有。

# 和CSV的區(qū)別

對比產(chǎn)生美。下面來看下feather和csv的差距有多大。下圖顯示了上面本地保存 DataFrame 所需的時間：

差距巨大，有木有！原生 Feather(圖中的Native Feather)比 CSV 快了將近 150 倍左右。如果使用 pandas 處理 Feather 文件并沒有太大關(guān)系，但與 CSV 相比，速度的提高是非常顯著的。

然后再看下讀取不同格式的相同數(shù)據(jù)集需要多長時間。

同樣，差異也很明顯。CSV 的讀取速度要慢得多。并且CSV占用的磁盤空間也更大。

CSV 文件占用的空間是 Feather 文件占用的空間的兩倍多。假如我們每天存儲千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)，那么選擇正確的文件格式至關(guān)重要。Feather 在這方面完全碾壓了 CSV。

當然，如果追求更多的壓縮空間，也可以試試Parquet，也是一個可以替代CSV 的格式。

# 結(jié)語

說了這么多，可能很多同學(xué)還是甩出一句話：謝謝，我選CSV。 這個東西怎么說呢，當你需要它時，它就有用，如果日常沒有速度和空間的強烈需求，還是老老實實CSV吧。CSV已經(jīng)用慣了，改變使用習(xí)慣還是挺難的。