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！
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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
缺点
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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
缺点
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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
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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
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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
缺点
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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！
网页题目：用于ETL的Python数据转换工具有哪些
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