「ビッグデータプロジェクトに使用するデータ形式はどれを使うべきか？」

「ビッグデータプロジェクトにおける最適なデータ形式の選び方」

Pickle、Parquet、CSV、Feather、HDF5、ORC、JSON：どれを使うべきか、そしてなぜですか？

データサイエンスのプロジェクトでは、適切なデータ形式の選択は重要です。データの読み書きの速度、メモリ消費、相互運用性に影響を与えます。この記事では、Pythonでの7つの人気のあるシリアル化/非シリアル化形式を探求し、それらの速度とメモリ使用量の影響に焦点を当てます。

分析を通じて、Pythonでプロファイリングを使用する方法や、ファイルごとのメモリ使用量の統計を取得する方法（osモジュールを使用）なども見ていきます。

もちろん、各プロジェクトには独自の特性があります。速度とメモリ使用量以外にも考慮すべき要素があります。ただし、いくつかの傾向を把握することで、特定のプロジェクトに最適な形式を選択するための手がかりになるでしょう。

シリアル化と非シリアル化の理解

シリアル化とは、オブジェクト（Pythonでは、pandasのDataFrameなど）をファイル形式に変換し、後で読み込むための保存プロセスです。非シリアル化はその逆のプロセスです。

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• 合成時系列データ生成としてのLLM
• 「Pythonを使用した最も近いバーを見つけるための近接解析」

データフレームはPythonオブジェクトであり、そのまま保存することはできません。このオブジェクトを後で読み込むためには、ファイルに変換する必要があります。

データフレームを保存するときは、データを「シリアル化」します。そして、データを読み込むときは、「非シリアル化」または言語で読み取り可能な（ここではPythonで読み取り可能な）形式に変換します。

一部の形式は人間が読みやすいため、JSONやCSVなど広く使用されています。これらの形式は言語に依存しないため、プロトコルバッファと同様に、Googleによって開発されたものです。JSONとプロトコルバッファは、さまざまな言語で記述されたさまざまなサービス間でデータを送信するためにも人気があります。

一方、Pythonのpickleのような形式は言語固有であり、異なるプログラミング言語でサービス間でデータを転送するのには理想的ではありません。たとえば、機械学習のユースケースでは、リポジトリがモデルをトレーニングしてpickle形式でシリアル化した場合、このファイルはPythonからのみ読み込むことができます。そのため、APIが…

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