羽毛和镶木地板有什么区别？

提问者：小点点

羽毛和镶木地板有什么区别？

两者都是用于数据分析系统的列式（磁盘）存储格式。两者都集成在Apache Arrow（python的py箭头包）中，旨在与Arrow对应作为列式内存分析层。

两种格式有何不同？

如果可能的话，在与熊猫一起工作时，你应该总是喜欢羽毛吗？

羽毛比镶木地板更合适的用例是什么？

附录

我https://github.com/wesm/feather/issues/188在这里找到了一些提示，但是考虑到这个项目的年轻时代，它可能有点过时了。

不是一个严肃的速度测试，因为我只是转储和加载整个Dataframe，但如果你以前从未听说过格式，我会给你一些印象：

 # IPython    
import numpy as np
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.feather as feather
import pyarrow.parquet as pq
import fastparquet as fp


df = pd.DataFrame({'one': [-1, np.nan, 2.5],
                   'two': ['foo', 'bar', 'baz'],
                   'three': [True, False, True]})

print("pandas df to disk ####################################################")
print('example_feather:')
%timeit feather.write_feather(df, 'example_feather')
# 2.62 ms ± 35.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print('example_parquet:')
%timeit pq.write_table(pa.Table.from_pandas(df), 'example.parquet')
# 3.19 ms ± 51 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print()

print("for comparison:")
print('example_pickle:')
%timeit df.to_pickle('example_pickle')
# 2.75 ms ± 18.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print('example_fp_parquet:')
%timeit fp.write('example_fp_parquet', df)
# 7.06 ms ± 205 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
print('example_hdf:')
%timeit df.to_hdf('example_hdf', 'key_to_store', mode='w', table=True)
# 24.6 ms ± 4.45 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print()

print("pandas df from disk ##################################################")
print('example_feather:')
%timeit feather.read_feather('example_feather')
# 969 µs ± 1.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
print('example_parquet:')
%timeit pq.read_table('example.parquet').to_pandas()
# 1.9 ms ± 5.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

print("for comparison:")
print('example_pickle:')
%timeit pd.read_pickle('example_pickle')
# 1.07 ms ± 6.21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
print('example_fp_parquet:')
%timeit fp.ParquetFile('example_fp_parquet').to_pandas()
# 4.53 ms ± 260 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
print('example_hdf:')
%timeit pd.read_hdf('example_hdf')
# 10 ms ± 43.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# pandas version: 0.22.0
# fastparquet version: 0.1.3
# numpy version: 1.13.3
# pandas version: 0.22.0
# pyarrow version: 0.8.0
# sys.version: 3.6.3
# example Dataframe taken from https://arrow.apache.org/docs/python/parquet.html

共2个答案

匿名用户

Parquet格式是为长期存储而设计的，其中Arrow更适合短期或短暂存储（在1.0.0版本发布后，Arrow可能更适合长期存储，因为那时二进制格式将是稳定的）

Parquet比Feather编写成本更高，因为它具有更多的编码和压缩层。Feather是未修改的原始柱状箭头内存。我们可能会在将来为Feather添加简单的压缩。

由于字典编码、RLE编码和数据页压缩，Parquet文件通常会比Feather文件小得多

Parquet是许多不同系统支持的分析标准存储格式：Spark、Hive、Impala、各种AWS服务，将来由BigQuery等支持。因此，如果您正在进行分析，Parquet是多个系统查询的参考存储格式的好选择

您显示的基准测试将非常嘈杂，因为您读取和写入的数据非常小。您应该尝试压缩至少100MB或超过1GB的数据以获得更多信息的基准测试，请参阅例如http://wesmckinney.com/blog/python-parquet-multithreading/

匿名用户

我还将在镶木地板和羽毛之间的比较中包括不同的压缩方法，以检查导入/导出速度以及它使用了多少存储空间。

我主张为想要更好的csv替代方案的普通用户提供2种选择：

带有“gzip”压缩的parquet（用于存储）：导出比仅. csv快一点点（如果csv需要压缩，那么parquet快得多）。导入比csv快大约2倍。压缩比原始文件大小大约为22%，与压缩的csv文件大致相同。
带有“zstd”压缩的feather（用于I/O速度）：与csv相比，feather导出的导出速度提高了20倍，导入速度提高了约6倍。存储距离原始文件大小约为32%，比parquet“gzip”和csv压缩差10%，但仍然不错。

与所有类别（I/O速度和存储）中的普通csv文件相比，两者都是更好的选择。

我分析了以下格式：

csv
使用“zip”压缩的csv
使用“zstd”压缩的羽毛
使用“lz4”压缩的羽毛
拼花地板使用“snappy”压缩
使用“gzip”压缩的拼花地板
拼花地板使用“brotli”压缩

import zipfile
import pandas as pd
folder_path = (r"...\\intraday")
zip_path = zipfile.ZipFile(folder_path + "\\AAPL.zip")    
test_data = pd.read_csv(zip_path.open('AAPL.csv'))


# EXPORT, STORAGE AND IMPORT TESTS
# ------------------------------------------
# - FORMAT .csv 

# export
%%timeit
test_data.to_csv(folder_path + "\\AAPL.csv", index=False)
# 12.8 s ± 399 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# storage
# AAPL.csv exported using python.
# 169.034 KB

# import
%%timeit
test_data = pd.read_csv(folder_path + "\\AAPL.csv")
# 1.56 s ± 14.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# ------------------------------------------
# - FORMAT zipped .csv 

# export
%%timeit
test_data.to_csv(folder_path + "\\AAPL.csv")
# 12.8 s ± 399 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
# OBSERVATION: this does not include the time I spent manually zipping the .csv

# storage
# AAPL.csv zipped with .zip "normal" compression using 7-zip software.
# 36.782 KB

# import
zip_path = zipfile.ZipFile(folder_path + "\AAPL.zip")
%%timeit
test_data = pd.read_csv(zip_path.open('AAPL.csv'))
# 2.31 s ± 43.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# ------------------------------------------
# - FORMAT .feather using "zstd" compression.

# export
%%timeit
test_data.to_feather(folder_path + "\\AAPL.feather", compression='zstd')
# 460 ms ± 13.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# storage
# AAPL.feather exported with python using zstd
# 54.924 KB

# import
%%timeit
test_data = pd.read_feather(folder_path + "\\AAPL.feather")
# 310 ms ± 11.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# ------------------------------------------
# - FORMAT .feather using "lz4" compression.
# Only works installing with pip, not with conda. Bad sign.

# export
%%timeit
test_data.to_feather(folder_path + "\\AAPL.feather", compression='lz4')
# 392 ms ± 14.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# storage
# AAPL.feather exported with python using "lz4"
# 79.668 KB    

# import
%%timeit
test_data = pd.read_feather(folder_path + "\\AAPL.feather")
# 255 ms ± 4.79 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# ------------------------------------------
# - FORMAT .parquet using compression "snappy"

# export
%%timeit
test_data.to_parquet(folder_path + "\\AAPL.parquet", compression='snappy')
# 2.82 s ± 47.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# storage
# AAPL.parquet exported with python using "snappy"
# 62.383 KB

# import
%%timeit
test_data = pd.read_parquet(folder_path + "\\AAPL.parquet")
# 701 ms ± 19.8 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# ------------------------------------------
# - FORMAT .parquet using compression "gzip"

# export
%%timeit
test_data.to_parquet(folder_path + "\\AAPL.parquet", compression='gzip')
# 10.8 s ± 77.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# storage
# AAPL.parquet exported with python using "gzip"
# 37.595 KB

# import
%%timeit
test_data = pd.read_parquet(folder_path + "\\AAPL.parquet")
# 1.18 s ± 80.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# ------------------------------------------
# - FORMAT .parquet using compression "brotli"

# export
%%timeit
test_data.to_parquet(folder_path + "\\AAPL.parquet", compression='brotli')
# around 5min each loop. I did not run %%timeit on this one.

# storage
# AAPL.parquet exported with python using "brotli"
# 29.425 KB    

# import
%%timeit
test_data = pd.read_parquet(folder_path + "\\AAPL.parquet")
# 1.04 s ± 72 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

观察：

羽毛似乎更适合轻量级数据，因为它写入和加载速度更快。Parquet具有更好的存储比率。
羽毛库的支持和维护让我最初很担心，但是文件格式与熊猫有很好的集成，我可以使用conda为“zstd”压缩方法安装依赖项。
到目前为止，最好的存储是带有“brotli”压缩的镶木地板，但是导出需要很长时间。一旦导出完成，它的导入速度很好，但导入速度仍然比羽毛慢2.5倍。