이 예제는 디스크 쓰기가 하드웨어 특성에 좌우된다는 것을 보여준다. 쓰기 속도가 집필 시점
의 표준
SSD
속도인 초당
500MB
수준이기 때문이다.
어쨌든 이런 방식의 데이터 읽고 쓰기는
SQL
데이터베이스나
pickle
모듈 직렬화보다 빠른
데 그 이유는 두 가지다. 우선 데이터가 주로 숫자고 두 번째로
NumPy
가 바이너리 저장 방식을
사용해서 오버헤드가 거의 없기 때문이다. 물론 이 방식을 쓰면
SQL
데이터베이스의 기능을
사용할 수 없다. 이때는
9
.
3
절에서 설명하는
PyTables
라이브러리가 도움이 된다.
9.2
pandas
를 이용한 입출력
pandas
라이브러리의 강점 중 하나는 다음과 같은 여러 가지 데이터 포맷으로 쓰거나 읽을 수
있다는 점이다.
●
CSV
comma
-
separated
value
●
SQL
Structured
Query
Language
●
XLS
/
XSLX
Microsoft
Excel
File
●
JSON
JavaScript
Object
Notation
●
HTML
HyperText
Markup
Language
[표
9
-
1
]은
pandas
와
DataFrame
클래스에서 입출력을 지원하는 모든 포맷의 목록이다. 함수
의 인수 목록에 대해서는
pandas
문서를 참조한다.
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