いいえ、Pyogrio は増分書き込みや既存のデータ ソースへの追加をサポートしていません。データの読み取りまたは書き込みにはステートレスなアプローチが使用され、すべてのデータが単一パスで読み書きされます。これは、ファイル全体を書き換えずに既存のデータ ソースに新しいレコードを追加したり、ファイルに追加したりすることはサポートされていないことを意味します[1][3]。
対照的に、Fiona は増分書き込みまたは既存のデータ ソースへの追加をサポートしています。 Fiona は OGR ベクター データ ソースを操作するためのフル機能のライブラリですが、増分書き込みや既存のデータ ソースへの追加などのデータ処理の柔軟性と制御が可能になります[1][3]。
主な違い
- Fiona: 増分書き込みまたは既存のデータ ソースへの追加をサポートします。- Pyogrio: 増分書き込みや既存のデータ ソースへの追加はサポートされていません。データの読み取りまたは書き込みにはステートレスなアプローチが使用され、すべてのデータが単一パスで読み書きされます。
フィオナとの比較
- Fiona: より柔軟で堅牢になり、サポートされるファイル形式の範囲が広がり、データ処理の制御が強化されます。- Pyogrio: I/O 操作を高速化するために最適化されており、特に GeoPandas をターゲットにし、I/O 操作に必要なデータ変換を削減します。
インストールと互換性
- Fiona: 広く利用可能であり、Windows を含む幅広いプラットフォームをサポートしています。- Pyogrio: Linux および MacOS の Conda-forge では利用可能ですが、Windows のバイナリ依存関係のパッケージ化が複雑であるため、PyPi ではまだ利用できません。 Raw I/O サポートには、Conda-forge の GDAL と numpy の互換バージョンが必要で、GeoDataFrame I/O サポートには geopandas、pygeos、およびそれらの依存関係が必要です[1][3]。
GeoPandas のデフォルト エンジン
- Fiona: 現在、GeoPandas がファイルの読み取りと書き込みに使用するデフォルトのエンジンです。- Pyogrio: 大幅な高速化の可能性があるため、GeoPandas 1.0 のデフォルト エンジンになります [5]。
要約すると、どちらのライブラリも空間データを操作するように設計されていますが、Fiona は増分書き込みや既存のデータ ソースへの追加など、データ処理に対する柔軟性と制御がより優れています。一方、Pyogrio は、より高速な I/O 操作向けに最適化されており、特に GeoPandas I/O 操作に必要なデータ変換を削減することを目的としています。
引用:[1] https://pyyogrio.readthedocs.io/en/latest/about.html
[2] https://github.com/geopandas/geopandas/issues/2908
[3] https://pypi.org/project/pyogrio/0.2.0/
[4] https://pyyogrio.readthedocs.io/en/latest/introduction.html
[5] https://geopandas.org/en/stable/docs/reference/api/geopandas.read_file.html