用于ETL的Python数据转换工具有哪些
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Pandas
网站：https：//pandas.pydata.org/
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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
网站：https：//dask.org/
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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
网站：https：//github.com/modin-project/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
网站：https：//petl.readthedocs.io/en/stable/
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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
网站：http：//spark.apache.org/
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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
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)
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本文题目：用于ETL的Python数据转换工具有哪些
本文来源：http://mswzjz.cn/article/igscje.html