Fiona y Pyogrio son bibliotecas que se utilizan para leer y escribir formatos de datos vectoriales espaciales. Si bien comparten algunas similitudes, existen diferencias clave en sus enfoques y capacidades:
1. Enfoque
- Fiona: Fiona es una biblioteca Python con todas las funciones para trabajar con fuentes de datos vectoriales OGR. Utiliza un enfoque con estado, donde los datos se leen o escriben en una serie de pasadas, lo que permite una mayor flexibilidad y control sobre el procesamiento de datos. Esto lo hace adecuado para una amplia gama de tareas, incluidas transformaciones de datos complejas y escrituras o anexos incrementales[1].- Pyogrio: Pyogrio es un enfoque experimental que utiliza un enfoque vectorizado (orientado a matrices) para leer y escribir formatos de archivos vectoriales espaciales. Utiliza internamente un enfoque orientado a numpy en Cython para leer información sobre fuentes de datos y registros de capas de datos espaciales. Este enfoque permite operaciones de E/S más rápidas, pero puede ser menos flexible que Fiona debido a su naturaleza sin estado, donde todos los datos se leen o escriben en una sola pasada[1].
2. Soporte de formato de archivo
- Fiona: Fiona admite una amplia gama de formatos de archivo, incluidos ESRI Shapefile, GeoPackage, GeoJSON y muchos otros. Es una biblioteca de E/S de formato espacial de propósito general utilizada en muchos proyectos en el ecosistema Python[1].- Pyogrio: Pyogrio apunta específicamente a GeoPandas como un intento de reducir la cantidad de transformaciones de datos requeridas para leer/escribir datos entre GeoPandas GeoDataFrames y formatos de archivos espaciales usando Fiona. Admite los formatos GeoJSON, GeoPackage y Shapefile, pero su enfoque principal está en las operaciones de E/S orientadas a GeoPandas[1][5].
3. Rendimiento
- Fiona: Fiona es conocida por su flexibilidad y robustez, pero es posible que no esté optimizada para su rendimiento. Está diseñado para manejar transformaciones de datos complejas y admite escrituras o anexos incrementales.- Pyogrio: Pyogrio está diseñado para operaciones de E/S más rápidas, aprovechando un enfoque vectorizado. Esto puede dar lugar a importantes mejoras de rendimiento en comparación con Fiona, especialmente para grandes conjuntos de datos[1].
4. Instalación y compatibilidad
- Fiona: Fiona está ampliamente disponible y es compatible con una gama más amplia de plataformas, incluido Windows. Está incluido en GeoPandas de forma predeterminada y puede usarse como motor para leer y escribir archivos.- Pyogrio: Pyogrio está disponible en Conda-forge para Linux y MacOS, pero aún no en PyPi debido a la complejidad de empaquetar dependencias binarias para Windows. Requiere versiones compatibles de GDAL y numpy de Conda-forge para soporte de E/S sin procesar y geopandas, pygeos y sus dependencias para soporte de E/S GeoDataFrame[1].
5. Motor predeterminado en GeoPandas
- Fiona: Fiona es actualmente el motor predeterminado utilizado por GeoPandas para leer y escribir archivos. Sin embargo, GeoPandas 1.0 pasará a utilizar Pyogrio como motor predeterminado debido a su potencial para importantes aceleraciones[4].En resumen, Fiona ofrece más flexibilidad y control sobre el procesamiento de datos, mientras que Pyogrio está optimizado para operaciones de E/S más rápidas. Fiona admite una gama más amplia de formatos de archivos y está más disponible, pero Pyogrio está diseñado específicamente para operaciones de E/S orientadas a GeoPandas y puede proporcionar mejoras de rendimiento.
Citas:[1] https://pypi.org/project/pyogrio/0.2.0/
[2] https://github.com/geopandas/geopandas/issues/2908
[3] https://discourse.pangeo.io/t/geopandas-bbox-and-mask-params-return-empty-dataframe-fiona-pyogrio-for-file-geodatabase/3011
[4] https://geopandas.org/en/stable/docs/reference/api/geopandas.read_file.html
[5] https://github.com/geopandas/pyogrio