ETL（Extract, Transform, Load）流程是一种数据集成过程，它涉及从多个系统中收集数据（这些系统的数据格式可能各不相同），然后将数据转换成所需的格式，最后将数据推送到数据仓库或数据库中。ETL不仅能够实现数据在不同来源、目的地和分析工具之间的迁移，而且在商业智能的产生和各种数据管理策略的实现中发挥着至关重要的作用，帮助组织实现其目标。
组织的数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，ETL流程使得所有数据都能够被整合到一个统一的平台下，以产生商业智能。在数据仓库中使用ETL可以为业务提供深入的历史背景。一个定义良好的ETL流程有助于提高代码的可重用性，从而提高生产力，并帮助构建一个一致的系统。
Pandas是一个广为人知的Python数据分析库，无论是新手还是专家级别的数据科学家都可能使用过。Pandas因其广泛的功能而成为数据科学家和机器学习专家的必备工具，这些功能使得即使是非程序员也能轻松处理表格、数据帧或多维数组。Pandas允许从各种文件格式（如逗号分隔值、JSON、SQL、Microsoft Excel等）导入数据，并允许对这些数据进行操作。
与Pandas类似，PETL是另一个用于提取、转换和加载数据表的Python包。除了允许从CSV、JSON和SQL导入数据外，PETL还提供了广泛的功能，可以用最少的代码行来转换数据表。PETL专注于ETL，因此在处理MySQL或sqlite3等数据库时比Pandas更高效。
PETL比Pandas更节省内存，因为它不会在每次执行代码时都将数据库加载到内存中。当处理混合数据类型、不熟悉和异构数据时，PETL被认为是首选库。PETL被认为是非常轻量级和高效的，因此被用于SQL数据库之间的迁移。
PETL可以通过pip安装，语法如下：
pip install petl
import petl as etl
PETL模块的功能主要可以划分为提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），以及其他一些实用功能。
数据可以从各种文件中导入，包括CSV、TSV、XML、字典、pickle、文本等。以下是一些示例：
connection = sqlite3.connect('student_db')
Table = etl.fromdb(connection, 'SELECT * FROM student_table WHERE student_id>100;')
student_info = etl.fromcsv('student_info.csv')
etl.look(student_info)
student_mark = etl.fromcsv('student_mark.csv')
etl.look(student_mark)
PETL库中有一些如cat、melt、transpose等函数可用于数据转换。
table = petl.cat(student_info, student_mark)
etl.look(table)
table2 = etl.melt(student_info, 'class')
etl.look(table2)
table = transpose(student_marks)
etl.look(table)
一旦数据表完成转换，结果可以加载到数据库中或保存为CSV文件。以下是将结果表写入CSV、TSV、XLSX、SQL数据库等的语法。
etl.tocsv(table, 'result.csv')
etl.totsv(table, 'result.tsv')
尽管PETL在内存效率方面具有优势，并且能够轻松扩展数百万行数据，但在数据分析和可视化方面存在一定的局限性。PETL没有像Pandas那样的数据分析功能，这也是它不如Pandas流行的原因之一。此外，PETL作为一个库仍在积极开发中，缺乏适当的文档，因此并不被数据科学家社区广泛使用。
PETL的其他替代品包括dask、modin、bonbo、bubbles等。
以下是PETL的官方文档和源代码的URL：
文档：
源代码：
下载：
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Pandas Vs PETL