主要观点：本文介绍了将现有 Pandas 工作流迁移到 Snowpark Pandas API 的过程，无需重写全部代码即可高效扩展数据处理需求，是一种快速且安全的迁移方式。
关键信息：

• 先决条件：需具备 Python 3.8 及以上脚本编写专业知识、基本和复杂 SQL 知识、Snowflake 账户、仓库使用权限及 AWS S3/Cloud 外部阶段和访问集成。
• 引入：Snowpark Pandas API 是在 Snowflake 安全环境中为 Pandas API 带来分布式计算能力的工具，可在不移动数据的情况下实现可扩展数据处理，弥合了熟悉的 Pandas 体验与强大的 Snowflake 数据云处理能力之间的差距。
• 主要优势：熟悉性（语法操作类似原生 Pandas）、可扩展性（分布式计算处理大数据集）、安全性和治理性（数据在 Snowflake 安全环境内）、无需额外基础设施（利用 Snowflake 现有基础设施）。
• 流程演练：包括安装依赖、初始化 Snowpark 会话、读取数据到 Snowpark Pandas DataFrame、执行数据操作、写回数据到 Snowflake 等步骤。
• 架构概述：包含客户端库（Modin、Snowpark Pandas 插件）、Snowflake 会话、Snowpark Pandas DataFrame、SQL 查询翻译、在 Snowflake 中执行及结果存储等部分。
• 局限性/考虑因素：数据类型可能因 Snowflake 类型系统而有不同表示，本地操作可能无法受益于分布式处理。
• 用例：数据探索、数据工程、数据清洗等。
• 结论：Snowpark Pandas API 是数据处理的重大进步，性能优于传统方法，为开发者提供了高效利用云数据平台的工具，数据架构师等可参考 Snowflake 文档获取更多技术洞察。

重要细节：

• 安装依赖时需确保使用 Python 3.9、3.10 或 3.11，安装 Modin 版本 0.28.1 和 Pandas 版本 2.2.1。
• 初始化 Snowpark 会话需配置账户、用户、密码等信息。
• 读取数据到 Snowpark Pandas DataFrame 时使用特定代码。
• 执行数据操作可进行筛选等操作。
• 写回数据到 Snowflake 时可指定表和覆盖选项。
• 性能对比显示读取 1000 万行数据集到 Snowpark Pandas DataFrame 约 4.58 秒，使用to_pandas()方法约 65 秒。