前几天，我去Reddit询问是否应该将Python用于ETL相关的转换，并且压倒性的回答是"是"。

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但是，尽管我的Redditor同事热心支持使用Python，但他们建议研究Pandas以外的库-出于对大型数据集Pandas性能的担忧。

经过研究，我发现了很多用于数据转换的Python库：有些改进了Pandas的性能，而另一些提供了自己的解决方案。

我找不到这些工具的完整列表，所以我想我可以使用所做的研究来编译一个工具-如果我错过了什么或弄错了什么，请告诉我!

Pandas

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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

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10分钟Pandas Pandas机器学习的数据处理

Dask

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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— 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

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Dask文档 为什么每个数据科学家都应该使用Dask

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— 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

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Modin文档 Dask和Modin有什么区别?

Petl

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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

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使用Petl快速了解数据转换和迁移 petl转换文档

PySpark

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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

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Python中的Apache Spark：新手指南 PySpark简介 PySpark文档(尤其是语法)

值得一提

尽管我希望这是一个完整的列表，但我不希望这篇文章过长!

确实有很多许多用于数据转换的Python工具，因此我包括了这一部分，至少是我错过的其他项目(我可能会在本文的第二部分中进一步探讨这些项目)。

结论

我希望这份清单至少可以帮助您了解Python必须提供哪些工具来进行数据转换。 在进行了这项研究之后，我相信Python是ETL的优秀选择-这些工具及其开发人员使它成为了一个了不起的平台。

就像我在本文开头提到的那样，我不是该领域的专家-如果您有任何补充，请随时发表评论!

谢谢阅读!

文章名称：用于ETL的Python数据转换工具
文章路径：http://cdweb.net/article/sdppij.html