提升IO读写速度！尝试Parquet和Feather格式优化你的Python代码

提升IO读写速度！尝试Parquet和Feather格式优化你的Python代码

在Python编程中，处理大规模数据集时，IO读写的效率往往成为性能瓶颈之一。为了加速数据的读取和写入过程，我们可以采用一些优化技术和格式。本文将介绍两种流行的数据存储格式——Parquet和Feather，并展示如何在Python中使用它们来提高IO操作的速度。

Parquet格式

Parquet是一种列式存储格式，被广泛应用于大数据处理领域。它采用了压缩和编码技术，能够有效地存储和压缩数据，同时保持数据的结构和模式。Parquet格式还支持并行读取和写入，适合用于高并发环境。

安装依赖

在使用Parquet格式之前，我们需要安装相关的依赖库。可以通过以下命令使用pip安装：

pip install pyarrow

写入数据

下面是一个使用Parquet格式写入数据的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data =