文文今天带大家认识一位新朋友，它叫ibis，可不是那个酒店哦！这是一个Python框架，厉害之处在于它能用一套代码操作各种数据处理工具，就像拥有万能钥匙一样！想想以前，用pandas、Spark，每个语法都不一样，简直头大。现在有了ibis，一套代码走天下，省时省力！接下来，文文带你体验ibis的魅力！
安装ibis，开启数据分析之旅
俗话说，工欲善其事，必先利其器。咱们先安装ibis。文文推荐用conda或者mamba，创建一个新的虚拟环境，干净卫生，避免冲突。
mamba create -n ibis-demo python=3.9 -y
mamba activate ibis-demo
pip install ibis-framework[duckdb,examples]
安装完，验证一下：
python -c "import ibis;print(ibis.__version__)"
如果成功打印版本号，恭喜你，ibis已就位！
代码便携性：一套代码，多种玩法
ibis最大的亮点就是“便携性”，一套代码，可以在不同的数据处理引擎上运行，比如DuckDB、pandas、ClickHouse等等，超过20种！这意味着什么？意味着你可以在小数据集上用pandas调试代码，然后无缝切换到ClickHouse处理海量数据，效率提升不是一点点！
来个例子，咱们先用pandas造一个千万级别的数据集：
import numpy as np
import pandas as pd
# 生成测试用数据并导出为parquet格式
(
pd
.DataFrame(
{
'类别': np.random.choice(list('abcdef'), 10000000),
'数值': np.random.uniform(0, 100, 10000000)
}
)
.assign(数值=lambda df: df['数值'].round(3))
.to_parquet('demo.parquet')
)
这段代码生成一个包含“类别”和“数值”两列的数据，保存为parquet格式。
然后，咱们用DuckDB跑一下分析：
import ibis
# 连接到parquet文件
conn = ibis.duckdb.connect("demo.parquet")
# 获取表
table = conn.table("demo")
# 计算数值的平均值
mean_value = table['数值'].mean()
# 打印结果
print(mean_value.execute())
这段代码连接到parquet文件，计算“数值”列的平均值。
接下来，咱们切换到pandas，用同样的代码：
import ibis
# 连接到parquet文件，这次用pandas后端
conn = ibis.pandas.connect({"demo": pd.read_parquet("demo.parquet")})
# 获取表
table = conn.table("demo")
# 计算数值的平均值，代码和DuckDB一样！
mean_value = table['数值'].mean()
# 打印结果
print(mean_value.execute())
你会发现，代码一模一样，只是换了个后端！这就是ibis的便携性！
Python与SQL的完美融合
ibis的另一个绝招是融合了Python和SQL。你可以用Python写分析逻辑，然后转换成SQL语句，也可以直接用SQL进行分析。简直是左右逢源！
import ibis
# ... (之前的代码)
# 将ibis表达式转换为SQL语句
sql_query = table['数值'].mean().compile()
print(sql_query)
这段代码将计算平均值的ibis表达式转换成SQL语句。
你还可以直接执行SQL语句：
import ibis
# ... (之前的代码)
# 直接执行SQL语句
result = conn.sql("SELECT AVG(数值) FROM demo").execute()
print(result)
这段代码直接用SQL计算平均值。
温馨提示
ibis本身不执行计算，它只是把你的代码转换成底层引擎能理解的语言。 不同的后端性能差异很大，选择合适的引擎很重要。 ibis还在不断发展，未来会支持更多功能和引擎。
总结
ibis是一个极具潜力的Python数据分析框架，它用统一的API操作各种数据引擎，让你的代码更便携，更高效。它还巧妙地融合了Python和SQL，让你可以灵活选择分析方式。还在等什么？赶紧试试ibis吧！
