Ответ
Мой выбор формата зависит от конкретной задачи в конвейере данных:
-
Для исследовательского анализа и быстрого прототипирования я предпочитаю работать с pandas DataFrames в Python. Это де-факто стандарт для анализа, предоставляющий богатый API для манипуляций.
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # Быстрая фильтрация, агрегация, визуализация filtered_data = df[df['sales'] > 1000].groupby('region').sum() -
Для долгосрочного хранения и обмена большими наборами данных между различными системами (Spark, Dask) я выбираю Parquet. Это колоночный формат с эффективным сжатием и поддержкой схемы, что ускоряет чтение и уменьшает затраты на хранение.
df.to_parquet('data.parquet', compression='snappy') df_spark = spark.read.parquet('data.parquet') -
Для конфигураций и обмена небольшими структурированными данными (например, параметры модели) я использую JSON или YAML из-за их человекочитаемости и широкой поддержки.
-
Для сериализации объектов Python внутри одного приложения (кэширование, checkpoint-ы) иногда использую pickle, но с осторожностью из-за проблем с версионностью и безопасностью.
Идеальный рабочий процесс: сырые данные в формате Parquet → обработка и анализ в pandas/Spark → результаты в Parquet или JSON для отчёта.