可以将数据追加到 .feather 格式吗

在本文中，我们将介绍 Pandas 中是否可以将数据追加到 .feather 格式。首先，让我们了解一下 .feather 文件格式及其在数据分析中的常见用途。

.feather 文件格式的概述

.feather 是一种二进制文件格式，用于高效存储和读取数据。它是为数据科学家和分析师设计的，特别适用于处理大型数据集。.feather 文件使用 Apache Arrow 的列式内存布局，这使得数据的读写速度非常快。

Pandas 支持读取和写入 .feather 文件，因此你可以将数据以 .feather 格式保存到磁盘，并在需要时快速加载到 Pandas DataFrame 中进行分析。

将数据写入 .feather 文件

在 Pandas 中，你可以使用 to_feather 方法将 DataFrame 写入 .feather 文件。以下是一个示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

df.to_feather('data.feather')

上述代码将创建一个包含姓名、年龄和城市信息的简单 DataFrame，并将其写入名为 “data.feather” 的 .feather 文件中。

将数据追加到 .feather 文件

很遗憾，当前版本的 Pandas（截至写作时为 1.3.3 版本）不支持直接将数据追加到已存在的 .feather 文件中。每次执行 to_feather 方法都会覆盖现有的 .feather 文件。因此，如果你想将新的数据追加到已存在的 .feather 文件中，需要执行一些额外的步骤。

解决这个问题的一种方法是将现有的 .feather 文件加载到 DataFrame 中，然后将新的数据合并到该 DataFrame 中，并将结果保存回 .feather 文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# Load existing .feather file
df_existing = pd.read_feather('data.feather')

# New data to append
data_new = {'Name': ['Eve', 'Frank'],
            'Age': [40, 45],
            'City': ['Paris', 'Berlin']}

df_new = pd.DataFrame(data_new)

# Append new data to existing DataFrame
df_combined = pd.concat([df_existing, df_new], ignore_index=True)

# Write the combined DataFrame to .feather file
df_combined.to_feather('data.feather')

上述代码首先将现有的 .feather 文件加载到 DataFrame df_existing 中。然后，根据需要追加的新数据创建一个新的 DataFrame df_new。使用 pd.concat 将 df_existing 和 df_new 进行合并，并设置 ignore_index=True 以重置索引。最后，将合并后的 DataFrame df_combined 保存回 .feather 文件。