不适合小规模数据
对于小规模数据集，Parquet格式可能会显得过于复杂，而且对存储和处理的优势不如在大规模数据集中明显。我们在做AI项目时，如果是在一些小型项目或快速原型开发中，选择其他更简单的格式可能更为合适。 【可读性较差，学习成本高】 Parquet文件以二进制格式存储，因此可读性较差，不如一些文本格式（如CSV）那样直观。这倒是和HDF5格式有了同样的问题了。 可读性差也带来了学习成本的提高 对于初次接触Parquet的团队成员，可能需要额外的培训，更多的时 币安应用用户数据 间来了解其工作原理、优化技巧以及实操练习。 6.xlsx、xls等格式的Excel文件 最后，还是想说一下以xlsx、xls等格式为代表的Excel文件。对于xlsx或xls格式，相信大家都不陌生，我们常常在Excel中遇见这样的格式。 想说一下Excel的原因也很简单，因为它太常见了，常见到我们常常忽略了Excel本身并不属于任何一种数据格式，它其实是一种软件。它可以辅助我们录入数据、处理数据、完成数据分析和数据可视化等。 同时，Excel文件可支持的格式太多了，如果都说就偏离了本文的重心。 我就以最常用的xlsx xls这两个格式为例，来说一下我们在AI数据集的场景中，会如何运用它。 我们将数据以xlsx 阿尔及利亚电话号码列表 格式存储在Excel表格中，每个工作表可以包含一个或多个单元格，用于存储数据、公式、文本等。每一行或者每个单元格可以包含一个数据点，适用于结构化数据。 以下是一个简单的Excel表格中xlsx的示例，表示一个包含文本和标签的数据集： 在这个例子中，每一行代表一个数据点（一个文本例子），而每列则表示该数据点的一个特征（positive、negative、neutral）。每个单元格中的数据都按行和列组织，这是Excel表格的典型结构。
