Python、R、Juliaそれぞれの強みがあるので組み合わせて使いたい場面がしばしばあるかと思います。コードを直接呼び出す機能もありますが、データ解析の場面ではそこまで密に結合させなくても別々のスクリプトで違うステップを担当すれば十分なことも多いでしょう。たとえばPythonでデータのスクレイピングをして、Juliaでマルチスレッドに解析を回し、Rで統計解析や可視化を行うといったケースは想像しやすいかと思います。
Why Feather?
そんなとき、Pythonでpickleで保存するともちろん他のプログラミング言語にデータを持っていくことができない、いっぽうでCSVでの保存は遅かったり読み込み時にパースし直すのが面倒、など微妙にやりづらさを覚えることがあります。今回はそんなワークフロー構築での悩みを解決してくれる Featherフォーマット とその使い方を簡単に紹介します。Featherはデータ保存用の軽量なフォーマットで、シンプルなAPIで使え、プログラミング言語間での行き来が自由で、かつ読み書きが高速なことを特徴とします。
こちらの比較記事 によるとFeatherは速度、メモリ消費の両面で優れたパフォーマンスを示すようです。実際の性能はどのようなデータを格納するかによって異なるでしょうが、ともかく簡単に使えるので試してみる価値は十分にあるのではないでしょうか。
注意
Featherフォーマットは行ラベルに対応していません。そのためpandasで行ラベルを与えている場合はあらかじめ df.reset_index() してやる必要があります。 Rはぜんぜん行ラベルは使わない気がしますし、 推奨できないという話もあります 。
Feather形式読み書きのコード
Python
import pandas as pd
import feather
# read
df = feather.read_dataframe("foobar.feather")
# write
feather.write_dataframe(df, "foobar.feather")
R
library(feather)
# read
df <- read_feather("foobar.feather")
# write
write_feather(df, "foobar.feather")
Julia
using DataFrames
using Feather
# read
df = Feather.read("foobar.feather")
# write
Feather.write("foobar.feather", df)
これだけです。いずれの言語でも型やヘッダなど気にすることなく読み書きができるためCSVより楽だと思います。
追記：最近 Feather V2 がリリースされました。まだJuliaでの対応パッケージが出揃っていないのでここでは扱いません。本記事の内容はFeather V1を対象としたものとなります。