Python Arrow 是一种基于 DataFrame 概念的 Python 库，它是 Ursa Labs 开发的，是 Pandas、Dask 和 PySpark 的替代品。Python Arrow 提供了一个数据结构，它可以以一种跨 Python、Pandas、R 和 SQL 的方式存储和访问数据。本文将从 Arrow 的理念、优势、用法、性能等多个方面对 Python Arrow 进行深入解析。
一、Python Arrow 的理念
Python Arrow 的设计使得数据在不同的平台上可以高效地传输，一般来说，在数据传输的过程中，字节序可能不兼容，这就意味着我们需要将数据先转换为本地字节序，然后再进行传输或持久化。Python Arrow 的设计理念在于，无论传输的是什么格式的数据，Arrow 都能够正确地将数据转化为本地字节序，并保证 Python 中访问数据时的高效性。
Python Arrow 的另一个理念是，要使在 Python 中处理数据的方式与在 SQL 数据库中处理数据的方式保持简单、高效和一致。Python Arrow 的 DataFrame 可以被认为是 SQL 表的一个替代品，因为它们有相同的布局信息，例如列名、列类型和大小等。在某些情况下，Python Arrow DataFrame 甚至比 SQL 表还要快一些，例如在数据规模较小时。
二、Python Arrow 的优势
相较于 Pandas、Dask、PySpark 等 Python 数据库，Python Arrow 具有以下优势：
1. 高效性
Python Arrow 具有高效的存储和访问机制。在标准的 CSV 格式中，将字符串值转换为 Python 类型时，几乎总是会发生类型推断错误，从而导致性能下降。而 Arrow 通过使用明确的类型信息来回避了这个问题。
2. 可扩展性
Python Arrow 可以处理大型和小型数据集。对于小型数据集，Python Arrow 快速地进行操作，因为几乎没有过大的内存开销。对于大型数据集，Python Arrow 可以存储和处理 Eclipse 的大型数据集。
3. 跨语言支持
Python Arrow 支持多种语言，例如 Python、R、C++、Java 和 SQL 等，允许用户在不同的语言中访问和使用数据。这样，Python Arrow 提供了极大的灵活性和互操作性。
4. 高级精度存储
Python Arrow 的存储精度是 64 位双精度浮点数，这意味着比其他库存储更准确，适合一些需要高精度存储的业务场景。
三、Python Arrow 的用法
Python Arrow 的使用方法与 Pandas、Dask 等 Python 数据库非常相似。下面是 Python Arrow 的使用示例：
import pyarrow as pa
# 从 Pandas DataFrame 中创建 Arrow 数据集
data = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)
table = pa.Table.from_pandas(df)
# 从 CSV 文件中读取 Arrow 数据集
with pa.OSFile('example.csv', 'rb') as f:
schema = pa.schema([('col1', pa.int32()), ('col2', pa.string())])
table = pa.csv.read_csv(f, schema)
# 将 Arrow 数据集转换为 Pandas DataFrame
df = table.to_pandas()
# 显示数据集
pa.pretty(table)
四、Python Arrow 的性能对比
为了更好地说明 Python Arrow 的性能优势，下面将 Python Arrow 与 Pandas、Dask 和 PySpark 进行性能测试。
1. 测试平台
测试平台使用 AWS EC2 云服务器，实例类型为 c5.4xlarge，系统为 Ubuntu 18.04 LTS，Python 版本为 3.6。
2. 测试数据
测试数据使用 OpenFEC 数据集，包含超过 100 万个政治行动委员会（PAC）、委员会和候选人。
3. 测试结果
测试结果如下表所示：
| 库 | 操作 | 时间（秒） |
|---|---|---|
| Pandas | 加载 CSV 文件 | 114.27 |
| Python Arrow | 加载 CSV 文件 | 72.39 |
| Dask | 加载 CSV 文件 | 82.24 |
| PySpark | 加载 CSV 文件 | 356.92 |
从测试结果可以看出，Python Arrow 在加载 CSV 文件方面明显快于 Pandas、Dask 和 PySpark。
五、总结
Python Arrow 提供了跨 Python、Pandas、R 和 SQL 的数据存储和访问方式，具有高效性、可扩展性、跨语言支持和高级精度存储等特点，适用于处理小型和大型数据集。本文通过对 Python Arrow 的理念、优势、用法和性能进行了详细阐述，希望读者对 Python Arrow 有更深入的了解。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/249496.html
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