6、数据处理与分析：SQLite、Parquet 及数据框的综合运用

数据处理与分析：SQLite、Parquet 及数据框的综合运用

在数据处理和分析领域，我们会用到各种数据库和文件格式，同时也会借助不同的编程语言和库来操作数据。下面将为大家介绍 SQLite 数据库、Apache Parquet 文件格式，以及多种数据框库的相关知识和使用方法。

1. SQLite 数据库

在使用 SQLite 数据库时，读取数据时可能需要额外注意数据类型的检查。不过，在大多数情况下，可以将其视为每列具有强类型。而且，不会出现截断、裁剪和环绕等问题。需要注意的是，SQLite 没有实际的十进制数据类型，只有别名，但对于数据科学领域（而非会计或金融领域）来说，这通常不是问题。当然，常见的浮点舍入问题仍然需要关注。

2. Apache Parquet 文件格式

Apache Parquet 格式源自 Hadoop 生态系统，本质上是一种优化的、面向列的文件格式，用于存储类似表格的数据。
- 类型系统 ：Parquet 的类型系统主要关注数值类型，不像 SQLite 那样简化，也不像 NumPy 或 C/C++ 那样提供所有可能的位长度。所有整数类型都是有符号的，非数值类型则是字节数组，在应用层进行类型转换。
- 并行计算优化 ：由于源自 Hadoop 工具，Parquet 特别适合并行计算。一个 Parquet “文件” 实际上是一个包含多个数据文件的目录，其中的 _metadata 文件描述了数据布局和其他详细信息。
- 文件系统支持 ：有时文件系统是并行和分布式系统，