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用于ETL的Python数据转换工具有哪些

发布时间:2021-11-07 01:21:20⊙投诉举报

这篇文章主要讲解了“用于ETL的Python数据转换工具有哪些”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“用于ETL的Python数据转换工具有哪些”吧!

Pandas

网站:https://pandas.pydata.org/

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Pandas当然不需要介绍,但是我还是给它一个介绍。

Pandas在Python中增加了DataFrame的概念,并在数据科学界广泛用于分析和清理数据集。  它作为ETL转换工具非常有用,因为它使操作数据非常容易和直观。

优点

  • 广泛用于数据处理

  • 简单直观的语法

  • 与其他Python工具(包括可视化库)良好集成

  • 支持常见的数据格式(从SQL数据库,CSV文件等读取)

缺点

  • 由于它会将所有数据加载到内存中,因此无法扩展,并且对于非常大(大于内存)的数据集来说可能是一个错误的选择

进一步阅读

  • 10分钟Pandas

  • Pandas机器学习的数据处理

Dask

网站:https://dask.org/

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根据他们的网站," Dask是用于Python并行计算的灵活库。"

从本质上讲,Dask扩展了诸如Pandas之类的通用接口,供在分布式环境中使用-例如,Dask DataFrame模仿了。

优点

  • 可扩展性&mdash; Dask可以在本地计算机上运行并扩展到集群

  • 能够处理内存不足的数据集

  • 即使在相同的硬件上,使用相同的功能也可以提高性能(由于并行计算)

  • 最少的代码更改即可从Pandas切换

  • 旨在与其他Python库集成

缺点

  • 除了并行性,还有其他方法可以提高Pandas的性能(通常更为显着)

  • 如果您所做的计算量很小,则没有什么好处

  • Dask DataFrame中未实现某些功能

进一步阅读

  • Dask文档

  • 为什么每个数据科学家都应该使用Dask

Modin

网站:https://github.com/modin-project/modin

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Modin与Dask相似之处在于,它试图通过使用并行性并启用分布式DataFrames来提高Pandas的效率。  与Dask不同,Modin基于Ray(任务并行执行框架)。

Modin优于Dask的主要好处是Modin可以自动处理跨计算机核心分发数据(无需进行配置)。

优点

  • 可伸缩性&mdash; Ray比Modin提供的更多

  • 完全相同的功能(即使在相同的硬件上)也可以提高性能

  • 最小的代码更改即可从Pandas切换(更改import语句)

  • 提供所有Pandas功能-比Dask更多的"嵌入式"解决方案

缺点

  • 除了并行性,还有其他方法可以提高Pandas的性能(通常更为显着)

  • 如果您所做的计算量很小,则没有什么好处

进一步阅读

  • Modin文档

  • Dask和Modin有什么区别?

Petl

网站:https://petl.readthedocs.io/en/stable/

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petl包含了pandas的许多功能,但专为ETL设计,因此缺少额外的功能,例如用于分析的功能。  petl具有用于ETL的所有三个部分的工具,但本文仅专注于数据转换。

尽管petl提供了转换表的功能,但其他工具(例如pandas)似乎更广泛地用于转换和有据可查的文档,因此petl对此吸引力较小。

优点

  • 最小化系统内存的使用,使其能够扩展到数百万行

  • 对于在SQL数据库之间进行迁移很有用

  • 轻巧高效

缺点

  • 通过很大程度地减少对系统内存的使用,petl的执行速度会变慢-不建议在性能很重要的应用程序中使用

  • 较少使用此列表中的其他解决方案进行数据处理

进一步阅读

  • 使用Petl快速了解数据转换和迁移

  • petl转换文档

PySpark

网站:http://spark.apache.org/

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Spark专为处理和分析大数据而设计,并提供多种语言的API。 使用Spark的主要优点是Spark  DataFrames使用分布式内存并利用延迟执行,因此它们可以使用集群处理更大的数据集,而Pandas之类的工具则无法实现。

如果要处理的数据非常大,并且数据操作的速度和大小很大,Spark是ETL的理想选择。

优点

  • 可扩展性和对更大数据集的支持

  • 就语法而言,Spark DataFrames与Pandas非常相似

  • 通过Spark SQL使用SQL语法进行查询

  • 与其他流行的ETL工具兼容,包括Pandas(您实际上可以将Spark DataFrame转换为Pandas  DataFrame,从而使您可以使用各种其他库)

  • 与Jupyter笔记本电脑兼容

  • 内置对SQL,流和图形处理的支持

缺点

  • 需要一个分布式文件系统,例如S3

  • 使用CSV等数据格式会限制延迟执行,需要将数据转换为Parquet等其他格式

  • 缺少对数据可视化工具(如Matplotlib和Seaborn)的直接支持,这两种方法都得到了Pandas的良好支持

进一步阅读

  • Python中的Apache Spark:新手指南

  • PySpark简介

  • PySpark文档(尤其是语法)

感谢各位的阅读,以上就是“用于ETL的Python数据转换工具有哪些”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对用于ETL的Python数据转换工具有哪些这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是血鸟云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


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