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快使用Parquet和Feather格式！⛵
图片本文介绍了 Parquet 和 Feather 两种文件类型，可以提高本地存储数据时的读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小。大型 CSV 文件的克星！ Parquet filesdf.to_parquet("df.parquet")# Reading Parquet filesdf_parq = pd.read_parquet("df.parquet") Feather 格式import pandas as pddf = pd.read_csv("some_data.csv")# Saving Feather filesdf.to_feather("df.feather ")# Reading Feather filesdf_feat = pd.read_feather("df.feather") 总结在本篇内容中，ShowMeAI给大家介绍了提高读写速度的数据格式，如果您不想使用
1.7K30编辑于 2022-12-21 - 来自专栏菜鸟小栈
[Cocos Creator] 一个全能的挖孔 Shader
: number, feather? this.round : min; } if (feather !== null) { this.feather = feather >= 0 ? feather : 0; this.feather = this.feather <= this.round ? : number, feather? == null) this.radius = radius; if (feather !== null) this.feather = feather >= 0 ?
3.1K20发布于 2020-07-10 - 来自专栏全栈程序员必看
python画爱心[通俗易懂]
= size // 3 # 羽毛的长度 feather_gap = size//10 # 羽毛的间隔 for i in range(feather_num) : draw_line(feather_gap, angle+180, False) # 箭柄，不折返 draw_line(feather_length, angle + 145, True) # 羽翼，要折返 draw_line(feather_length, angle + 145, False) draw_line(feather_num*feather_gap (feather_gap, angle+180, False) # 箭柄，不折返 draw_line(feather_length, angle - 145, True) # 羽翼，要折返 draw_line(feather_length, angle - 145, False) draw_line(feather_num*feather_gap, angle, False
3.5K10编辑于 2022-10-04 - 来自专栏renhailab数据分析
Python小技巧：保存 Pandas 的 datetime 格式
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 格式：Parquet 和 Feather 格式会自动识别并解析 datetime 对象，无需额外操作。 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. 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。
1.3K00编辑于 2024-06-01 - 来自专栏生信宝典
R中6种读入表格数据的方式哪个最快？结果出人意料！
(feather) library(data.table) write.csv(df, file = path_csv, row.names = F) write_feather(df, path_feather ::read_feather(path_feather), times = 10) # save(benchmark, file = "benchmark.rda") 速度最快的是feather::read_feather ,但需要预先把数据存储为feather格式。 ,其次是feather::read_feather，然后是fread。 ,但需要预先把数据存储为feather格式。
2.3K20编辑于 2022-01-19 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【Python】大数据存储技巧，快出csv文件10000倍！
csv feather hdf5 jay parquet pickle 数据存储格式对比 ? 01 csv csv格式是使用最多的一个存储格式，但是其存储和读取的速度会略慢。 02 feather feather是一种可移植的文件格式，用于存储Arrow表或数据帧（来自Python或R等语言），它在内部使用Arrow-IPC格式。 Feather是在Arrow项目早期创建的，作为Python（pandas）和R的快速、语言无关的数据帧存储的概念证明。 feather可以显著提高了数据集的读取速度 03 hdf5 hdf5设计用于快速I/O处理和存储，它是一个高性能的数据管理套件，可以用于存储、管理和处理大型复杂数据。 读取 %%time data = pd.read_feather("..
3.5K20发布于 2021-07-07 - 来自专栏全栈程序员必看
轻松学会python的turtle模块，画一箭穿心、小人儿发射爱心、520表白完整代码，海龟作图小创意「建议收藏」
(size): angle = 30 # 箭的倾角 feather_num = size // 6 # 羽毛的数量 feather_length = size // 3 # 羽毛的长度 feather_gap = size // 10 # 羽毛的间隔 for i in range(feather_num): draw_line(feather_gap (feather_length, angle + 145, False) draw_line(feather_num * feather_gap, angle, False) draw_line (feather_length, angle + 145 + 180, False) for i in range(feather_num): draw_line(feather_gap draw_line(feather_length, angle - 145, False) draw_line(feather_num * feather_gap, angle, False)
2.5K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏Python大数据分析
geopandas&geoplot近期重要更新
2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geopandas0.8.0版本开始，在矢量文件读写方面，新增了.feather Arrow项目下的重要数据格式，提供高性能文件存储服务，使得我们可以既可以快速读写文件，又可以显著减少文件大小，做到了“多快好省”： 图1 在将geopandas更新到0.8.0版本后，便新增了read_feather ()、to_feather()、read_parquet()以及to_parquet()这四个API，但要「注意」，这些新功能依赖于pyarrow，首先请确保pyarrow被正确安装，推荐使用conda 的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小 shapefile 325秒 96秒 619MB feather 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB 所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用feather和parquet来代替传统的文件格式。
1.1K30编辑于 2022-04-03 - 来自专栏数据科学学习手札
（数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新
2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geopandas0.8.0版本开始，在矢量文件读写方面，新增了.feather 图1 在将geopandas更新到0.8.0版本后，便新增了read_feather()、to_feather()、read_parquet()以及to_parquet()这四个API，但要注意，这些新功能依赖于 图3 具体的性能比较结果如下，可以看到与原始的shapefile相比，feather与parquet取得了非常卓越的性能提升，且parquet的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小 shapefile 325秒 96秒 619MB feather 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB 所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用 feather和parquet来代替传统的文件格式。
1.2K20发布于 2020-07-14 - 来自专栏程序技术知识
PS脚本案例
var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示构建选区时是否抗锯齿。 var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示构建选区时是否抗锯齿。 var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示创建选区时是否抗锯齿。 var feather = 0;//定义一个变量[antiAlias]，表示创建选区时是否抗锯齿。 app.activeDocument.selection.select(region, type, feather, antiAlias);//通过调用[selection]对象的[feather]方法
1.8K30编辑于 2023-09-01 - 来自专栏Android补给站
Kotlin 基础 | 委托及其应用
羽毛、戒指、耳环是3个具体的配件，它的实现如下： class Feather: Accessory{ override fun name(): String = "Feather" override fun type(): String = accessory.type() } 现在羽毛戒指和耳环分别可以这样表达Feather(Ring())、Feather(Earrings())。 Feather运用组合持有了一个抽象的配件，这样被注入配件的行为就得以复用。name()和cost()在复用行为的基础上追加了新的功能，而type()直接将实现委托给了accessory。 运用 Kotlin 的委托语法可以进一步简化Feather类： class Feather(private var accessory: Accessory): Accessory by accessory { override fun name(): String = "Feather" + accessory.name() override fun cost(): Int = 20 +
1.2K30发布于 2021-05-28 - 来自专栏生信探索
单细胞转录组实战06: pySCENIC转录因子分析（docker）
refseq_r80/mc_v10_clust/gene_based/hg38_10kbp_up_10kbp_down_full_tx_v10_clust.genes_vs_motifs.rankings.feather sha1sum -c hg38_10kbp_up_10kbp_down_full_tx_v10_clust.genes_vs_motifs.rankings.feather.sha1sum.txt hg38_10kbp_up_10kbp_down_full_tx_v10_clust.genes_vs_motifs.rankings.feather # get motif database wget 运行这两个步骤 # human n_jobs=12 mtx_path=X.loom dir=/home/victor/DataHub/SCENIC tfs=$dir/hs_hgnc_tfs.txt feather ctx.csv \ --expression_mtx_fname ${mtx_path} \ --annotations_fname ${tbl} \ grn.csv \ ${feather
2K21编辑于 2023-02-21 - 来自专栏优雅R
「Workshop」第四十二期 R文件读写
2489 NA # 8 1449 NA # 9 3665 NA # 10 3863 NA # # ... with 1,990 more rows 把文件保存为rds或者feather #> 4 787 NA #> 5 37 NA #> 6 2332 NA #> # … with 1,994 more rows ##feather 可以被python使用 library(feather) write_feather(challenge, "challenge.feather") read_feather("challenge.feather 787 <NA> #> 5 37 <NA> #> 6 2332 <NA> #> # ... with 1,994 more rows ##python input import feather path = 'data/co2.feather' df_co2_feather = feather.read_dataframe(path)
1.1K50发布于 2021-04-23 - 来自专栏学习/读书笔记
Java入门（9.5）-- 抽象类与接口
/繁殖的抽象方法 } Bird.java： package core; public abstract class Bird extends Animal {//鸟类--继承动物类 String feather ;//羽毛 public Bird (String feather) {//构造方法 System.out.println("创建了一个鸟类"); this.feather = feather ; } public void growFeather () {//具体方法--长羽毛 System.out.println("长满" + feather + "羽毛"); } ) { super(feather); System.out.println("我是一只海鸥"); } @Override public void move() { ) {//构造函数 super(feather); System.out.println("我是一只小鸡"); } @Override public void move()
56620编辑于 2022-04-07 - 来自专栏生信技能树
基因集的转录因子富集分析
cistarget/databases/homo_sapiens/hg19/refseq_r45/mc9nr/gene_based/hg19-500bp-upstream-7species.mc9nr.feather cistarget/databases/homo_sapiens/hg19/refseq_r45/mc9nr/gene_based/hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather /cistarget/databases/mus_musculus/mm9/refseq_r45/mc9nr/gene_based/mm9-500bp-upstream-7species.mc9nr.feather cistarget/databases/mus_musculus/mm9/refseq_r45/mc9nr/gene_based/mm9-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather 里面哦： motifRankings <- importRankings("cisTarget_databases/hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather
3.1K20发布于 2020-12-03 - 来自专栏python3
python教程（七）·字典
---- 字典方法 字典也是对象，和列表一样，字典也提供了一些实用的方法，下面是介绍 clear clear方法用于清空字典中的所有项： >>> d = {'name':'feather', 'age' ', 'blog':['https://blog.csdn.net/lonely_feather', 'https://featherl.gitee.io/']} >>> y = x.copy() >> > y['name'] = 'Lee' >>> y['blog'].append('https://www.cnblogs.com/featherl/') >>> x {'name': 'feather ', 'blog': ['https://blog.csdn.net/lonely_feather', 'https://featherl.gitee.io/', 'https://www.cnblogs.com ', 'age':18} >>> x.update(y) >>> x {'name': 'feather', 'blog': 'https://featherl.gitee.io', 'age': 18
90520发布于 2020-01-17 - 来自专栏生信技能树
跑个scenic教程怎么把R搞奔溃了呢？
运行如下一句命令 awk -v feather_database=${feather_database} '$2 == feather_database' sha256sum.txt | sha256sum
1.9K21发布于 2021-04-30 - 来自专栏TopFE
隐藏菜单显示
"none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="feather feather-settings"> <circle cx="12" cy="12" r="3"/> <path d="M19.4 15a1.65 1.65 0 00.33 <em>feather</em>-copy"> <rect x="9" y="9" width="13" height="13" rx="2" ry="2"/> <path d="M5 <em>feather</em>-twitter"> <path d="M23 3a10.9 10.9 0 01-3.14 1.53 4.48 4.48 0 00-7.86 3v1A10.66 10.66 <em>feather</em>-linkedin"><path d="M16 8a6 6 0 0 1 6 6v7h-4v-7a2 2 0 0 0-2-2 2 2 0 0 0-2 2v7h-4v-7a6 6 0 0 1
4.2K10编辑于 2022-01-24 - 来自专栏数据STUDIO
Pandas DataFrame 数据存储格式比较
compression) elif file_name.endswith('.orc') : df.to_orc(file_name) elif file_name.endswith('.feather ') : df.to_feather(file_name) elif file_name.endswith('.h5') : df.to_hdf(file_name, key= 'df') df.parquet','snappy'], ['df.parquet','gzip'], ['df.orc','default'], ['df.feather 我们对测试的结果做一个简单的分析 CSV 未压缩文件的大小最大 压缩后的尺寸很小，但不是最小的 CSV的读取速度和写入速度是最慢的 Pickle 表现得很平均 但压缩写入速度是最慢的 Feather 最快的读写速度 总结 从结果来看，我们应该使用ORC或Feather，而不再使用CSV ?是吗？ “这取决于你的系统。” 如果你正在做一些单独的项目，那么使用最快或最小的格式肯定是有意义的。
82030编辑于 2023-09-28 - 来自专栏数据分析与挖掘
springboot开发之显示员工信息
feather-users"> <path d="M17 21v-2a4 4 0 0 0-4-4H5a4 4 0 0 0-4 4v2"></path> /js/feather.min.js}"></script> <script> feather.replace() </script> /js/feather.min.js}"></script> <script> feather.replace() </script> -- Icons --> <script type="text/javascript" src="asserts/js/<em>feather</em>.min.js" th:src="@{/asserts/js/<em>feather</em>.min.js }"></script> <script> feather.replace() </script> </body> </html> 启动服务器：登录之后选择员工管理 ?
3.1K30发布于 2020-08-26
腾讯云开发者
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