Python Pandas弃用NumPy，采用更快的PyArrow
💡
原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
Pandas 3.0即将发布，采用PyArrow替代NumPy，显著提升数据加载和读取速度，读取速度提高10倍。用户可无缝过渡，API保持不变。
🎯
关键要点
- Pandas 3.0即将发布，采用PyArrow替代NumPy，提升数据加载和读取速度。
- PyArrow的读取速度比NumPy快10倍，用户可无缝过渡，API保持不变。
- Pandas库由Wes McKinney于2008年创建，最初基于NumPy构建。
- NumPy在处理列式数据时速度较慢，且不支持复杂数据类型和压缩技术。
- PyArrow提供列式存储，改善内存和性能使用，支持更快的数据读写。
- PyArrow是Apache Arrow的Python绑定，适用于多种开源数据处理引擎。
- 使用PyArrow读取2.2GB的CSV文件，速度从55.8秒降至11.8秒。
- Arrow定义了两种新的二进制格式：Feather和Parquet，进一步加速数据交换。
- Pandas 3.0的发布日期尚未确定，原定于2024年4月发布。
- PyArrow的嵌入为希望加速数据处理的组织带来了好消息，用户可以保留现有的Pandas API。
➡️
