在当今这个数据爆炸的时代，每天都在产生成千上万的太字节数据。这些数据可能包括公司的销售额记录、应用程序中用户的活动、支付历史等。利用这些数据，每天都在创建成千上万的机器学习和深度学习模型，以寻找解决现代问题的方案。这些问题包括预测未来销售、检测欺诈活动、在患者中发现疾病等。这些模型的准确性和效率在很大程度上取决于输入的数据。随着越来越接近人工智能时代，对这些模型的数据需求也在增加，以实现卓越的性能。对数据进行深入分析，因此以适当的方式组织和维护数据变得非常重要，以便可以轻松访问和修改。
本文将探讨不同的文件格式，了解如何将相同数据存储在不同的文件格式中，以及对于特定应用应该选择哪种文件格式。还将了解行存储和列存储数据的方式，它们之间的区别，以及选择其中一个而非另一个的原因。
专有文件格式是特定公司拥有和使用的文件格式。阅读和编辑这些文件格式需要专有软件。这是为了确保用户不能读取、修改或复制源代码，并将其作为他们自己的产品转售。另一方面，免费文件格式是开源的，可以使用开源软件读取。这些文件格式中的数据可以被用户读取、更改、修改，并可以使用简单的工具和库用于他们自己的目的。本文将只涵盖开放文件格式。
CSV是存储文本数据最常见的文件格式之一。这些文件可以使用多种程序打开，包括记事本。使用这种格式而不是其他格式的原因是其能够以简单易读的方式存储复杂数据。此外，与JSON等文件格式相比，CSV文件提供更多的安全性。在Python中，使用一个名为Pandas的特殊库可以轻松读取这些类型的文件。
import pandas as pd
file_csv = pd.read_csv("File.csv")
print(file_csv.head())
注意：如果CSV文件以gzip、bc、zip等格式压缩，可以添加一个额外的参数，如代码的第四行所示（作为注释）。但是，压缩文件必须只包含一个文件。
它是一种基于JavaScript对象索引的文本数据存储标准格式。它主要用于在Web应用程序中传输数据。与CSV不同，JSON允许创建数据的层次结构。JSON允许以多种数据类型存储数据，包括字符串、数组、布尔值、整数等。JSON格式易于与API集成，并且可以高效地存储大量数据。它们提供可扩展性并支持关系数据。
import pandas as pd
# 使用pandas读取json文件
file_json = pd.read_json("file.json")#替换文件名
# 打印csv文件中的前5条记录
print(file_json.head())
这种文件格式的结构类似于HTML，它用于存储和传输数据，而不依赖于软件和硬件工具。XML语言与Java兼容，任何能够处理它的应用程序都可以使用信息，无论平台如何。
import pandas as pd
# 使用pandas读取xml文件
file_xml = pd.read_xml("file.xml")#替换文件名
# 打印csv文件中的前5条记录
print(file_xml.head())
注意：Pandas的read_xml函数在最新的pandas版本1.3.0中可用，因此可能需要升级pandas。可以使用以下命令进行升级：
pip3 install --upgrade pandas
YAML是一种数据序列化语言，主要用于人机交互。它是JSON的超集，这意味着它包括JSON的所有特性以及更多。与其他文件格式不同，YAML使用缩进作为其格式化的一部分，如Python。使用YAML而不是其他文件格式的好处是：
import pyyaml
from yaml.loader import SafeLoader
# 打开并加载文件
with open('Sample.yaml') as file:
data = yaml.load(file, Loader=SafeLoader)
print(data)
Parquet是一种二进制文件格式，允许以列式方式存储数据。Parquet文件中的数据类似于RDBMS风格的表，但不是一次访问一行，而是一次访问一列。这在处理具有很少属性的数百万和数十亿记录时非常有益。
import pyarrow.parquet as pq
# 使用pyarrow读取表格
table = pq.read_table('example.parquet')
# 将表格转换为pandas数据框
table = table.to_pandas()
# 打印表格
print(table.head())
日常生活中使用的大多数文件都是行存储格式，在移动到下一个记录之前搜索每个记录。这些格式中的数据比列存储格式（如Parquet）更容易读取和修改。但是，当处理大量记录时，像搜索和删除这样的简单操作需要相当长的时间。为了解决这个问题，使用列存储文件格式。
在列存储格式中，不是访问每个记录，而是访问每个列。假设每个条目的大小为100字节。假设表中有10条记录，但只需要访问两条。对于10亿条记录，以100MB/s的速度遍历整个数据库大约需要1000秒。但是，如果通过列而不是每个记录进行搜索，它将需要2/10 * 1000秒，即200秒来完成整个计算。因此，使用列存储文件格式可以节省大量时间。除此之外，数据的列表示形式提供了更好的数据压缩性，并且可以使用不同的方法压缩列。因此，它进一步留下了一些改进的空间。
这种文件格式用于数据和文件压缩。它基于DEFLATE算法，该算法基于Huffman和LZ77编码。这是一种无损压缩方式。令人惊讶的是，它允许多个文件被压缩为单个存档。它提供了比其他压缩格式更好的压缩比，但速度较慢。它最适合存储不需要频繁修改的数据。
这些文件格式提供更快的压缩，但未能提供比Gzip更好的压缩比。然而，这种压缩格式最适合压缩需要频繁修改的数据。
有各种文件格式可用于存储数据和创建自己的数据集。但选择一个取决于要求和数据类型。为了选择最适合应用程序的格式，至少应该了解可用的选项。除此之外，应该了解优先事项，如数据安全、数据大小、操作速度等。例如，如果数据安全是最高优先级，使用CSV文件而不是JSON可能更好，或者选择专有文件格式可能是最佳选择。