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Python 小技巧：保存 Pandas 的 datetime 格式

Python 小技巧：保存 Pandas 的 datetime 格式

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保存 Pandas 的 datetime 格式

Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式，主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法：

1. 使用合适的存储格式

  • CSV 格式：
    • 默认情况下，CSV 格式会将 datetime 对象转换为字符串。
    • 为了保留格式，可以使用 to_csv 方法的 date_format 参数指定日期时间格式：
df.to_csv('data.csv', date_format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  • Parquet 格式：
    • Parquet 格式可以有效地存储 datetime 对象，并保留其格式和类型。
    • 使用 to_parquet 方法保存：
df.to_parquet('data.parquet')
  • Feather 格式：
    • Feather 格式也支持 datetime 对象，并保留其格式和类型。
    • 使用 to_feather 方法保存：
df.to_feather('data.feather')
  • Pickle 格式：
    • Pickle 格式可以保存整个 DataFrame 对象，包括 datetime 格式。
    • 使用 to_pickle 方法保存：
df.to_pickle('data.pkl')

2. 读取时指定日期时间格式

  • CSV 格式：
    • 使用 read_csv 方法的 parse_dates 参数指定需要解析的日期时间列，并使用 date_parser 参数指定解析函数：
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

  • Parquet/Feather 格式：

    • Parquet 和 Feather 格式会自动识别并解析 datetime 对象，无需额外操作。
    • pandas 可以直接读取pd.read_parquet('data.parquet')。

  • Pickle 格式：

    • 使用 read_pickle 方法读取：pd.read_pickle('data.pkl')

3. 使用 to_datetime 函数

  • 如果你读取的数据中的日期时间列是字符串格式，可以使用 to_datetime 函数将其转换为 datetime 格式：
df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

他们之间的优缺点

流行的数据存储格式

在数据科学和 Pandas 中，几种流行的数据存储格式各有优缺点，选择哪种方法取决于你的具体需求和优先级。

1. CSV (Comma-Separated Values):

  • 优点:
    • 简单易懂，几乎所有软件都能读取。
    • 文件大小相对较小。
    • 易于与其他工具和平台共享。
  • 缺点:
    • 不支持复杂的数据类型，例如 datetime 对象需要特殊处理。
    • 效率较低，尤其对于大型数据集。

2. Parquet:

  • 优点:
    • 高效的列式存储格式，适用于大型数据集。
    • 支持多种数据类型，包括 datetime 对象。
    • 具有良好的压缩率，可以减小文件大小。
  • 缺点:
    • 需要特定的库进行读取和写入，例如 pyarrow 或 fastparquet。
    • 不如 CSV 格式通用。

3. Feather:

  • 优点:
    • 与 Parquet 类似，高效且支持多种数据类型。
    • 读取和写入速度更快。
  • 缺点:
    • 与 Parquet 相比，压缩率略低。
    • 不如 CSV 格式通用。

4. Pickle:

  • 优点:
    • 可以保存整个 Pandas DataFrame 对象，包括数据类型和索引。
    • 易于使用。
  • 缺点:
    • 文件大小较大。
    • 兼容性问题，不同版本的 Python 或 Pandas 可能无法读取 pickle 文件。
    • 安全风险，pickle 文件可能包含恶意代码。

流行趋势：

  • Parquet 和 Feather 格式越来越受欢迎， 尤其是在处理大型数据集时，因为它们具有更高的效率和更好的性能。
  • CSV 格式仍然是共享数据和与其他工具交互的常用格式。

建议：

  • 对于大型数据集或需要高效存储和读取的数据，建议使用 Parquet 或 Feather 格式。
  • 对于需要与其他工具或平台共享的数据，或需要简单易懂的格式，建议使用 CSV 格式。
  • 避免使用 Pickle 格式，除非你有特定的需求，并了解其安全风险。

最终，选择哪种格式取决于你的具体需求和优先级。