どちらも、データ分析システムで使用するための柱状（ディスク）ストレージ形式です。両方が内に一体化されているApacheの矢印（pyarrowのPython用のパッケージ）とに対応するように設計されている矢印柱状インメモリ分析層として。
両方のフォーマットはどのように異なりますか？
可能であれば、パンダを扱うときは常に羽を好むべきですか？
寄木細工よりも羽が適している、またはその逆のユースケースは何ですか？
付録
https://github.com/wesm/feather/issues/188でいくつかのヒントを見つけましたが、このプロジェクトの年齢が若いことを考えると、おそらく少し時代遅れです。
データフレーム全体をダンプしてロードしているだけなので、深刻な速度テストではありませんが、これまでフォーマットについて聞いたことがない場合は、印象を与えるためです。
# IPython
import numpy as np
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.feather as feather
import pyarrow.parquet as pq
import fastparquet as fp
df = pd.DataFrame({'one': [-1, np.nan, 2.5],
'two': ['foo', 'bar', 'baz'],
'three': [True, False, True]})
print("pandas df to disk ####################################################")
print('example_feather:')
%timeit feather.write_feather(df, 'example_feather')
# 2.62 ms ± 35.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print('example_parquet:')
%timeit pq.write_table(pa.Table.from_pandas(df), 'example.parquet')
# 3.19 ms ± 51 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print()
print("for comparison:")
print('example_pickle:')
%timeit df.to_pickle('example_pickle')
# 2.75 ms ± 18.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print('example_fp_parquet:')
%timeit fp.write('example_fp_parquet', df)
# 7.06 ms ± 205 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
print('example_hdf:')
%timeit df.to_hdf('example_hdf', 'key_to_store', mode='w', table=True)
# 24.6 ms ± 4.45 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print()
print("pandas df from disk ##################################################")
print('example_feather:')
%timeit feather.read_feather('example_feather')
# 969 µs ± 1.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
print('example_parquet:')
%timeit pq.read_table('example.parquet').to_pandas()
# 1.9 ms ± 5.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
print("for comparison:")
print('example_pickle:')
%timeit pd.read_pickle('example_pickle')
# 1.07 ms ± 6.21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
print('example_fp_parquet:')
%timeit fp.ParquetFile('example_fp_parquet').to_pandas()
# 4.53 ms ± 260 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
print('example_hdf:')
%timeit pd.read_hdf('example_hdf')
# 10 ms ± 43.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
# pandas version: 0.22.0
# fastparquet version: 0.1.3
# numpy version: 1.13.3
# pandas version: 0.22.0
# pyarrow version: 0.8.0
# sys.version: 3.6.3
# example Dataframe taken from https://arrow.apache.org/docs/python/parquet.html