PyArrow은 Apache Arrow의 Python 바인딩(두 가지 다른 소프트웨어 구성 요소 간에 상호 작용하도록 만들어진 연결)입니다. Apache Arrow는 빅데이터 시스템이 데이터를 빠르게 저장, 처리 및 이동할 수 있도록 하는 개발 플랫폼으로 다양한 기술을 포함하고 있습니다. PyArrow(Arrow Python 바인딩)은 NumPy, pandas, 그리고 내장된 Python 객체와의 상호작용이 가능하도록 해줍니다. 따라서, PyArrow는 python에서 대용량 데이터 셋을 다룰 때, 매우 효과적입니다. 이번 포스팅에서는 PyArrow 라이브러리의 특징에 대해서 알아 보겠습니다. PyArrow에 대해서 자세한 정보는 아래 APACHE ARROW 홈페이지를 클릭하시면 됩니다.
PyArrow 특징
- 성능
- PyArrow는 C++로 구현되어 있어 처리 속도가 매우 빠릅니다. 대용량 데이터를 효과적으로 처리하고 메모리 내에서 효율적으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다.
- 데이터 형식 및 압축
- PyArrow는 열 기반의 데이터 처리를 효과적으로 지원합니다. 데이터를 효율적으로 압축하여 저장할 수 있어 대용량 데이터 셋에 대한 저장 및 전송 속도를 줄일 수 있습니다.
- 다양한 데이터 유형 지원
- PyArrow는 다양한 데이터 유형을 효율적으로 다룰 수 있습니다. 이는 빅데이터에서 발생할 수 있는 다양한 데이터 유형과 구조를 효과적으로 처리하는 데 도움이 됩니다.
- Parquet 파일 형식과의 통합
- PyArrow는 Parquet 파일 형식을 효과적으로 처리하는 데 매우 유요합니다. Arrow 형식을 통해 데이터를 효율적으로 Parquet 형식으로 변환할 수 있습니다. 이는 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 교환하는 데 유용합니다.
요약하면, PyArrow는 Python으로 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하는데 다양한 기능과 성능을 제공하여 빅데이터를 처리할 때 매우 유요한 라이브러리입니다.
Pandas VS PyArrow
오늘날 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 방법을 찾는 것은 중요합니다. Parquet은 빅데이터 처리에 최적화된 열 지향 저장 형식인 인기 있는 데이터 저장 형식 중 하나 입니다. DataFrame을 Parquet 형식으로 변환하는 데 두 가지 인기 있는 Python 라이브러리인 pandas와 PyArrow를 비교해 보겠습니다.
Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 이는 CSV, Excel, Parquet을 포함한 다양한 형식으로 데이터를 읽고 쓸 수 있는 넓은 범위의 함수를 제공합니다. Pandas는 DataFrame을 Parquet으로 변환하는 간단한 인터페이스를 제공하는 to_parquet() 함수를 통해 이 작업을 수행할 수 있습니다.
한편 PyArrow는 특히 빅데이터 처리를 위해 설계된 라이브러리입니다. 열 기반 메모리 레이아웃 및 병렬 처리와 같은 고급 기능을 제공하여 빅데이터 셋에 대한 성능을 크게 향상 시킬 수 있습니다. PyArrow는 또한 Parquet 출력을 구성하는 데 대한 고급 옵션(압축 유형 및 인코딩과 같은) 제공합니다.
성능 측면에서 PyArrow는 DataFrame을 Parquet 형식으로 변환하는 데 pandas보다 빠를 수 있습니다. 이는 PyArrow가 특히 빅데이터를 다루기 위해 설계되었으며 열 기반 메모리 레이아웃 및 병렬 처리와 같은 고급 기능을 활용하기 때문입니다. 반면 Pandas는 주로 작은 데이터 셋에서 작업하도록 최적화되어 있으며 PyArrow만큼의 성능 최적화 수준을 갖고 있지 않습니다.
기능성 측면에서 PyArrow는 Parquet 출력을 구성하는 데 더 많은 고급 옵션을 제공합니다. Pandas는 더 간단한 사례에 적합한 DataFrame을 Parquet로 변환하는 간단한 옵션만을 제공합니다.
Pandas와 PyArrow 모두 DataFrame을 Parquet 형식으로 변환할 수 있지만 두 라이브러리 간에는 성능 및 기능성 측면에서 차이가 있습니다. 성능이 최우선이며 빅데이터를 처리해야 하는 경우 PyArrow를 사용하는 것이 효율적입니다. 반면 간결성과 사용 편의성이 더 중요한 경우 Pandas가 더 나은 선택일 수 있습니다. 최종적으로 Pandas와 PyArrow 중 어떤 것을 선택할지는 특정 사용 사례와 요구 사항에 따라 다를 것입니다.
Pandas와 PyArrow를 사용하여 DataFrame을 Parquet로 변환하는 방법 비교
Pandas와 PyArrow를 사용하여 DataFrame을 Parquet로 변환하는 방법에 대해서 비교해 보겠습니다. 예제에 사용하는 데이터는 “금융회사기본정보조회서비스.csv”로 이는 공공데이터에서 오픈 API를 활용하여 추출한 데이터입니다. 추출 방법은 공공데이터포털의 금융회사 기본정보 불러오기 글을 참고하시면 됩니다.
Pandas 사용
import pandas as pd
# CSV 파일을 DataFrame 형식으로 읽기
pandasDf = pd.read_csv('D:/금융회사기본정보조회서비스.csv')
# Parquet 파일로 쓰기
pandasDf.to_parquet('D:/pandasDf.parquet')
# pandasDf 객체 유형 확인
type(pandasDf )
----------------------------
pandas.core.frame.DataFramePyArrow 사용
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
# CSV 파일을 pyarrow table 형식으로 읽기
pyarrowTable = pa.Table.from_pandas(pd.read_csv('D:/금융회사기본정보조회서비스.csv'))
# pyarrowTable 데이터를 Parquet 파일로 쓰기
pq.write_table(pyarrowTable, 'D:/pyarrowDf.parquet')
# pyarrowTable 객체 유형 확인
type(pyarrowTable)
----------------------------
pyarrow.lib.Table이번 포스팅에서는 Pyarrow 라이브러리에 대해서 간단하게 살펴 보았습니다. 다음 포스팅에서는 Pyarrow 라이브러리가 왜 빅데이터 처리에서 매우 유용한 지 실제 처리 속도에 대한 성능을 확인해 보겠습니다.