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！

创新互联建站专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于网站设计制作、网站设计、向阳网络推广、微信小程序开发、向阳网络营销、向阳企业策划、向阳品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们最大的嘉奖；创新互联建站为所有大学生创业者提供向阳建站搭建服务，24小时服务热线：028-86922220，官方网址：www.cdcxhl.com

Pandas

网站：https：//pandas.pydata.org/

总览

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/

总览

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

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

总览

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

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/

总览

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/

总览

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。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

本文名称：用于ETL的Python数据转换工具有哪些
浏览地址：http://hbruida.cn/article/igscje.html