Parquet vs. CSV: Ein Vergleich in der Python-Datenanalyse
02.01.2026
Einleitung
In der Welt der Datenanalyse gibt es zahlreiche Dateiformate, die uns helfen, unsere Daten zu speichern und zu verarbeiten. Zwei der beliebtesten Formate sind Parquet und CSV. Beide haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, insbesondere im Kontext der Verwendung mit Python. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf diese beiden Formate und helfen Ihnen, das beste für Ihre Bedürfnisse zu wählen.
Was ist CSV?
CSV steht für "Comma-Separated Values" und ist eines der ältesten und am weitesten verbreiteten Dateiformate für den Austausch von Daten. Es ist einfach, menschenlesbar und wird von fast allen Datenverarbeitungs-Tools unterstützt. CSV-Dateien sind Textdateien, in denen jedes Datenfeld durch ein Komma getrennt ist. Sie sind ideal, wenn Sie Daten schnell und unkompliziert speichern wollen.
Was ist Parquet?
Parquet ist ein spaltenorientiertes Speicherformat, das speziell für die Verarbeitung grosser Datenmengen entwickelt wurde. Es wird von Apache Hadoop, Apache Spark und anderen Big-Data-Tools bevorzugt. Parquet-Dateien sind kompakter als CSV-Dateien und unterstützen effiziente Komprimierung und Kodierung von Daten. Dies führt zu schnelleren Lese- und Schreibvorgängen, insbesondere bei grossen Datensätzen.
Parquet vs. CSV: Ein Vergleich
Speicherplatz
Parquet-Dateien sind in der Regel kleiner als CSV-Dateien, da sie eine effizientere Komprimierung und Kodierung verwenden. Dies bedeutet, dass Sie weniger Speicherplatz benötigen und die Dateien schneller übertragen können.
Leistung
Wenn es um die Leistung geht, bietet Parquet erhebliche Vorteile. Da es spaltenorientiert ist, können Sie nur die benötigten Spalten lesen, was die Datenverarbeitung erheblich beschleunigt. CSV-Dateien hingegen erfordern das Lesen der gesamten Datei, was bei grossen Datensätzen zu einem Performance-Engpass führen kann.
Kompatibilität
CSV-Dateien sind extrem kompatibel und können von nahezu jedem Datenverarbeitungsprogramm gelesen werden. Parquet erfordert spezifischere Software und Bibliotheken, bietet jedoch erhebliche Vorteile, wenn es um die Verarbeitung grosser Datenmengen geht.
Anwendung in Python
In Python können sowohl CSV als auch Parquet mit Bibliotheken wie Pandas und PyArrow verarbeitet werden. Für CSV-Dateien ist die Verwendung der Pandas-Bibliothek weit verbreitet, da sie einfach zu bedienen ist und eine hervorragende Integration mit CSV-Dateien bietet. Für Parquet-Dateien ist PyArrow eine beliebte Wahl, da es effiziente Funktionen für das Lesen und Schreiben von Parquet-Dateien bietet.
Fazit
Die Wahl zwischen Parquet und CSV hängt stark von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Wenn Sie mit kleineren Datensätzen arbeiten und maximale Kompatibilität benötigen, ist CSV eine ausgezeichnete Wahl. Wenn Sie jedoch grosse Datenmengen verarbeiten müssen und eine bessere Leistung und geringeren Speicherbedarf wünschen, sollten Sie Parquet in Betracht ziehen. In jedem Fall bietet Python die notwendigen Werkzeuge, um beide Formate effizient zu nutzen.