Petl：提取、转换和加载数据表。

Petl：提取、转换和加载数据表。

petl 是个啥？

如果你正在寻一种简洁方便的方法来处理数据，那么 petl（Python ETL）值得你关注。 它的设计哲学就是简单易用，无论你是需要从 CSV 提取数据，还是想将 JSO 数据转换为表格形式，或者是对数据进行排序、过滤及聚合操作，petl都能够轻轻松松帮你搞定。 当然，市面上不乏能力强大的数据处理库，比如著名的 Pandas。 但 petl 在保持了功能的同时，更注重内存效率，非常适合那些受限于内存的环境中使用。 它的工作方式不像 Pandas 那样需要将所有数据加载到内存中，而是采用流式传输的方式，逐块处理数据。 这使得它在处理大文件时，显得更加灵活和高效。 项目地址： 星标：1.2K 派生：188 petl 架构

安装

在使用 petl 前，我们需要先通过 pip 来安装它。打开你的终端（或命令提示符）并运行以下命令：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

pip install petl

安装过程简洁且顺畅，不需几分钟即可完成。但请确保你处于一个网络畅通的环境中。

主要特性

数据读写

使用 petl，你可以轻松地完成各种数据格式之间的读取和写入操作。 支持的数据格式包括 CSV、JSO、XML、Excel 等，无论你的数据处于何种状态，petl都能来帮你一把。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

import petl as etl

# 读取 CSV 文件 
table = etl.fromcsv('')
print(etl.look(table))

# 将数据转换为 JSO 格式并写入文件 
(table, 'example.json')

数据转换与过滤

petl 提供了多种方式来转换和过滤数据，无论是行还是列，都能用简单的操作来处理。 这让复杂的数据整理工作变得异常简单。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

# 假设我们想过滤掉年龄小于 18 岁的记录 
youngsters = etl.select(table, lambda rec: rec.age < 18)
print(etl.look(youngsters))

高级用法

petl 除了上述基础功能之外，还提供了许多高级操作，例如数据连接、聚合以及复杂条件下的筛选等。

数据聚合

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

# 假设我们要按照工作类型来统计平均收入 
income_by_job = etl.aggregate(table, 'job', sum, 'income')
print(etl.look(income_by_job))

更详细的高级应用，可以参考项目文档：petl 详细文档[1]

实践

让我们来一个真实的场景模拟。想象你是一名数据分析师，现在需要处理一份包含用户信息的大数据文件。 这份文件有上百万条记录，且存于一个 CSV 文件中。 你的任务是提取所有验证过的用户，并计算他们的平均年龄。这听起来可能很复杂，但有了 petl，我们可以轻松实现这一功能。

总结

数据处理是一个复杂且需求多变的领域，petl凭借其高效的内存使用、支持多种数据格式以及简洁的 API，成为了数据处理领域一颗冉冉升起的新星。 它可能不像 Pandas 那样功能齐全，但在某些场景下，它的确是一个更佳的选择。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-05-09，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看内存数据网络数据处理工作