一、背景
日常使用 Python 读取数据时一般都是 json、csv、txt、xlsx 等格式，或者直接从数据库读取。
针对大数据量一般存储为 csv 格式，但文件占用空间比较大，保存和加载速度也较慢。
而 feather 便是一种速度更快、更加轻量级（压缩后）的二进制保存格式。
二、feather是什么？
Feather 是一种用于存储数据帧的数据格式。
一句话描述：高速读写压缩二进制文件。
Feather 其实是 Apache Arrow 项目中包含的一种数据格式，但是由于其优异的性能，该文件格式也被单独打包，放在 pip 中进行安装。
Pandas 也支持对 Feather 的读写操作。
最初是为了 Python 和 R 之间快速交互而设计的，初衷很简单，就是尽可能高效地完成数据在内存中转换的效率。
难能可贵的是，R、Julia、python 均可以解析 feather ，可以说是3种语言之间进行交互的强力工具了，读写速度一流。
现在 Feather 也不仅限于 Python 和 R ，基本每种主流的编程语言中都可以用 Feather 文件。
不过，它的数据格式并不是为长期存储而设计的，仅限于一般的短期存储。
— 此处不好理解：长期？短期？如何界定？
— 如果长期储存，feather 的空间压缩并不是最好的，可以了解下 Parquet。feather也可以长期存储，只不过不是最优解。
三、使用方法
在 Python 中，可以通过 pandas 或 Feather 两种方式进行操作。
但建议不要使用 pandas 自带的 to_feather 和 read_feather 。因为版本兼容性的问题，直接使用 feather 自带的 api 更优。
1.安装
注意：不要直接使用 pip install feather 进行安装，能正常显示安装但是读取时会报错 ImportError: cannot import name 'getuid' from 'os' (D:anacondalibos.py)。
# pip
pip install feather-format
# 依赖会安装：pyarrow-5.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
# conda
conda install -c conda-forgefeather-format # 测试报错
2.测试数据集
构建一个 5 列、1000 万行随机数。
import feather
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.chdir(r'C:Users111Desktop')
np.random.seed = 2021
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()
'''
a b c d e
0 0.515694 0.879751 0.346675 0.998066 0.647965
1 0.648172 0.044250 0.546985 0.668001 0.460173
2 0.774530 0.354780 0.034965 0.259252 0.037479
3 0.843657 0.956277 0.059882 0.394459 0.088319
4 0.263218 0.409887 0.149357 0.971544 0.657425
'''
3.pandas操作方式
保存
可以直接利用 DataFrame.to_feather() 进行保存。使用语法为：
df.to_feather(path, compression, compression_level)
# -- path:文件路径
# -- compression：是否压缩以及如何压缩，支持（zstd/uncompressde/lz4)三种方式
# -- compression_level：压缩水平（lz4不支持该参数）
df.to_feather('data.feather')
加载
df = pd.read_feather('data.feather')
4.feather操作方式
原生 feather 方式与 pandas 操作方式类似，速度也差不多。
保存
feather.write_dataframe(df, 'data2.feather')
加载
df = feather.read_dataframe('data2.feather')
5.csv VS feather
写入速度对比
# 导入时间模块
import time
# 1.传统csv方式
start = time.time()
df.to_csv('data_csv.csv')
end = time.time()
print('CSV Running time: %s Seconds' % (end-start))
# 2.原生feather
start = time.time()
feather.write_dataframe(df, 'data_feather_ys.feather')
end = time.time()
print('YS-feather Running time: %s Seconds' % (end-start))
# 3.pandas-feather
start = time.time()
df.to_feather('data_feather_pd.feather')
end = time.time()
print('Pd-feather Running time: %s Seconds' % (end-start))
'''
CSV Running time: 93.85435080528259 Seconds
YS-feather Running time: 0.3590412139892578 Seconds
Pd-feather Running time: 4.7694432735443115 Seconds
'''
读取速度对比
# 导入时间模块
import time
# 1.传统csv方式
start = time.time()
df1 = pd.read_csv('data_csv.csv')
end = time.time()
print('CSV Running time: %s Seconds' % (end-start))
# 2.原生feather
start = time.time()
df2 = feather.read_dataframe('data_feather_ys.feather')
end = time.time()
print('YS-feather Running time: %s Seconds' % (end-start))
# 3.pandas-feather
start = time.time()
df3 = pd.read_feather('data_feather_pd.feather')
end = time.time()
print('Pd-feather Running time: %s Seconds' % (end-start))
'''
CSV Running time: 11.32979965209961 Seconds
YS-feather Running time: 0.34105563163757324 Seconds
Pd-feather Running time: 0.45678043365478516 Seconds
'''
文件大小对比
# 肉眼对比
data_csv.csv -- 0.97G
data_feather_ys.feather -- 381M
data_feather_pd.feather -- 381M
# 利用os获取文件大小（单位：MB）
import os
def get_FileSize(filePath):
filePath = str(filePath)
fsize = os.path.getsize(filePath)
fsize = fsize / float(1024 * 1024)
return round(fsize, 2)
print(get_FileSize('data_feather_ys.feather'))
print(get_FileSize('data_feather_pd.feather'))
print(get_FileSize('data_csv.csv'))
381.57 MB
381.57 MB
1003.63 MB
# 计算压缩率
standart_ratio = os.stat('data_feather_ys.feather').st_size / os.stat('data_csv.csv').st_size
print(f'Standart feather compression ratio is {standart_ratio*100 :.1f}%')
# Standart feather compression ratio is 38.0%
四、总结
Feather 相比 csv 格式拥有明显的性能提升。
适合中型数据（GB为单位的数据），比如4GB的csv文件，可能只占用700M的feather文件空间
读写速度远胜csv，而且相比较于数据库又具有便携的优势，可以作为很好的中间媒介来传输数据
类似于csv，feather也支持从源文件中仅读取所需要的列，可以减少内存的使用
df = pd.read_feather(path='data.feather', columns=["a","b","c"])
Parquet 是一种追求更多的压缩空间的数据格式，也可以考虑替代 csv 格式。
参考链接：再见 CSV，速度提升 150 倍！
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