摘要：在当今数据驱动的世界中，高效的数据处理变得至关重要。Python提供了多种库来处理表格数据，其中pandas是最流行的工具之一。然而，对于需要处理超大型数据集的场景，pandas可能不是最佳选择。这时，可以考虑选用datatable。
在当今数据驱动的世界中，高效的数据处理变得至关重要。Python提供了多种库来处理表格数据，其中pandas是最流行的工具之一。然而，对于需要处理超大型数据集的场景，pandas可能不是最佳选择。这时，可以考虑选用datatable。
datatable 库是 Python 的一个高性能的表格数据操作工具，专为处理大规模数据集设计，擅长快速数据加载、高效内存管理和复杂数据操作，特别适用于那些需要在单节点机器上以最大可能的速度处理大数据（超过100GB）的场景。它的灵感来源于 R 语言的 data.table，但在 Python 生态中提供了类似的高效性。
其核心功能包括快速数据加载（fread）、高效筛选、分组聚合和内存映射支持，底层通过多线程C++实现并行计算，显著减少内存占用和计算时间。与Pandas相比，datatable的Frame对象采用更紧凑的内存布局，并支持原地修改（如:=操作符），避免不必要的内存复制。
按列存储，按需加载
datatable 在数据读取和聚合操作上性能远超 Pandas，例如加载GB级CSV文件时速度可快5-10倍，分组计算在多核CPU上接近线性加速。其优化的算法（如哈希分组和并行排序）使其在单机环境下能高效处理数十GB数据，尤其适合金融分析、日志处理等需要低延迟的场景。此外，内存映射技术允许直接操作磁盘文件，突破物理内存限制，成为大数据预处理的高效工具。
Frame核心语法
官网：GitHub - h2oai/datatable: A Python package for manipulating 2-dimensional tabular data structures
Datatable 从 0.11.0 版本开始正式支持 Windows 系统，并提供了预编译的二进制安装包（wheel），用户可以直接通过 pip 安装而无需自行编译。
pip install datatable1. 数据加载
datatable 提供了 fread 函数来读取文件，这是 datatable 中使用最频繁的函数之一。它可以从各种格式中读取数据，包括CSV、TSV等。
import datatable as dt# 从CSV文件读取数据，各列以|分隔frame_a = dt.fread("123.csv", sep="|")2. 读取多个文件
datatable 支持读取多个文件并将其合并成一个 Frame 对象：
# 读取文件列表并合并file_list = ["123.csv", "234.csv"]frame_all = dt.rbind(dt.iread(file_list, sep="|"))iread 函数用于读取多个文件，而 rbind 函数用于将多个Frame对象按行合并。
3. 获取指定行和列数据：
# 获取前两行数据frame_d = frame_b[:2, :]# 获取前两列数据frame_e = frame_d[:, :2]frame_f = frame_d[:, ["id", "name"]]# 获取前两行和前两列数据frame_g = frame_a[:2, :2]frame_h = frame_a[:2, ["id", "name"]]# 获取列"age"的所有数据frame_i = frame_a[:, "age"]datatable 的语法与 pandas 类似，使用冒号（:）来选择行和列，但需要注意的是，在datatable中，行和列的索引都是从0开始的。
4. 数据过滤
datatable支持使用布尔表达式来过滤数据：
# 过滤出年龄大于25岁的行filtered_df = df[df['age'] > 25]这与pandas的语法类似，但datatable在处理大型数据集时性能更好。
5. 数据分组与聚合
datatable支持按列进行数据分组和聚合：
# 按"category"列分组，并计算各组的平均值grouped_df = df.groupby('category').mean这与pandas的语法基本一致，但datatable在处理大型数据集时速度更快。
6. 数据合并
datatable提供了join函数来进行数据合并：
# 左连接两个数据框merged_df = df1[dt.join(df2, on="key_column"), :]这与 pandas 的 merge 函数类似，但 datatable 在处理大型数据集时性能更好。
特性datatablePandas数据加载速度⚡ 极快较慢（尤其是大文件）内存效率✅ 支持内存映射❌ 依赖物理内存语法简洁性类似 SQL，链式操作面向对象，方法链生态系统工具较少️ 丰富（Matplotlib、Scikit-learn 等）适用场景大数据、高性能需求中小数据、快速开发datatable 的灵感直接来源于R语言中的data.table包。
R语言的data.table库诞生于2006年4月15日，由Matt Dowle等人开发，旨在解决R语言中data.frame在处理大规模数据时的性能瓶颈。其设计灵感部分来源于SQL的高效查询机制，同时结合了R语言的数据操作习惯，通过底层C语言实现核心计算逻辑，显著提升了数据处理速度。早期的data.table专注于优化数据筛选、聚合和连接操作，其语法结构 DT[i, j, by] 对标SQL的WHERE、SELECT和GROUP BY，但执行效率远超基础R函数。例如，其创新的:=操作符允许原地修改数据，避免了R语言中常见的内存复制开销。
2010年代初期，随着数据科学对高性能计算需求的增长，data.table逐渐成为R生态中处理海量数据的首选工具。其关键突破包括引入多线程支持和内存映射技术，使得单机环境下能高效处理数十GB的数据集。与此同时，data.table与R的data.frame保持高度兼容，用户无需学习全新语法即可迁移代码。这一时期，社区涌现了大量教程和案例，例如通过by参数实现分组统计，或利用.SD（Subset of Data）进行复杂的分组操作。
随着Python在数据科学领域的崛起，H2O.ai 团队决定将类似的性能优势引入Python生态，于是开发了datatable，旨在为单机环境提供高效的大数据处理能力，支持高达100GB的数据集。根据GitHub仓库的信息，datatable的第一个提交是在2017年，这标志着其开发的开始。2020年，datatable发布了 0.11.0 版本，这是其一个重要的里程碑，它正式开始支持了Windows的预编译 wheel 包（之前已经支持了 MacOS 和 Linux）。
datatable的核心设计目标是优化速度和内存效率，特别适合机器学习中的特征工程和大规模数据预处理。它采用多线程算法和列式存储，显著提升了数据加载和计算性能。与Pandas相比，datatable在数据读取（如fread函数）和聚合计算上具有明显优势。例如，读取一个包含226万行、145列的CSV文件，datatable仅需2.54秒，而Pandas需要近30秒。这种性能差距使其成为Pandas的有力补充，尤其是在需要先快速加载数据再转换为Pandas DataFrame的场景。不过，datatable的功能集相对精简，尚未完全覆盖Pandas的所有高级操作，这限制了其在复杂分析中的全面替代。
近年来，datatable逐步增强了对Windows的支持，并优化了与Python生态的集成，如无缝转换为NumPy数组和Pandas DataFrame。社区也在持续扩展其功能，例如改进分组聚合、排序和内存映射技术，以更好地适应超出物理内存的数据集。此外，其开发团队积极借鉴R的data.table语法，使得熟悉R的用户能够更轻松地迁移到Python环境。
未来，datatable可能会进一步融合云原生和分布式计算能力，以应对TB级数据的挑战。随着数据量的爆炸式增长（如IDC预测2025年全球数据量达175ZB），高效的单机工具仍不可或缺。尽管Pandas凭借其丰富的功能仍占据主导地位，但datatable凭借其速度优势，在特定场景下已成为不可忽视的替代方案，尤其适合需要极致性能的数据科学家和工程师。
来源：界世看眼睁
