Подробный анализ синтаксиса, скорости и удобства использования. Какая из библиотек лучше всего использовать при работе с данными?

Pandas уже давно стал универсальной библиотекой для работы с данными. Однако я уверен, что большинство из вас уже испытали на себе муки многочасового ожидания, пока Pandas грузит большой DataFrame.

Тем, кто следит за последними событиями в Python, трудно не заметить шумиху вокруг Polars, надежной библиотеки, специально разработанной для работы с большими датасетами.

Поэтому сегодня я постараюсь вникнуть в ключевые технические различия между этими двумя библиотеками работы с датафреймами, рассмотрев их сильные стороны и ограничения.

Синтаксис и исполнение: Pandas или Polars

Прежде всего, к чему вся эта одержимость сравнением библиотек Pandas и Polars?

Отличаясь от других библиотек, предназначенных для работы с большими наборами данных, таких как Spark или Ray, Polars разработана для использования на одной машине, что приводит к частым сравнениям с pandas.

Тем не менее, Polars и pandas значительно отличаются друг от друга в подходе к обработке данных и идеальных вариантах использования.

Секрет впечатляющей производительности Polars кроется в четырех основных причинах:

1. Rust способствует эффективни

В отличие от Pandas, основанной на библиотеках Python, например NumPy, Polars написана на языке Rust. Этот низкоуровневый язык, известный своей высокой производительностью, может быть скомпилирован в машинный код без использования интерпретатора.

Такая основа для Polars является существенным преимуществом, особенно в управлении типами данных, которые не поддерживаются в Python. 

2. Ленивый и нетерпеливый режимы

Самая интересная особенность Polars заключается в возможности работы в двух режимах:

– Нетерпеливый режим – операции выполняются немедленно, и результат выполнения становится доступен в памяти. Однако для каждой операции требуется выделить фрейм данных, что неэффективно с точки зрения использования памяти.

– Ленивый режим – в этом режиме операции не выполняются сразу же после запуска кода, а добавляются в план запроса. Polars автоматически оптимизирует запрос, а именно анализирует последовательность действий и ищет способы ускорить выполнение запроса и снизить использование памяти. При использовании этого режимимеется возможность параллельного выполнения операций.

В отличие от Polars, Pandas работает только в нетерпеливом режиме, что указывает на то, что этот инструмент менее производителен и не эффективно использует память.

3. Распараллеливание процессов

Согласно руководству пользователя Polars, его основной целью является:

“Предоставить молниеносную библиотеку DataFrame, использующую все доступные ядра на вашей машине”.

Еще одно преимущество Rust – поддержка безопасного параллелизма, обеспечивающего предсказуемый и эффективный параллелизм. Эта особенность позволяет Polars полностью использовать несколько ядер машины для выполнения сложных задач.

Таким образом, Polars значительно превосходит Pandas, который ограничен одноядерными операциями.

4. Выразительные API

Polars может похвастаться очень универсальным API, позволяющим выполнять практически все необходимые задачи с помощью его методов. Для сравнения, выполнение сложных задач в pandas часто требует использования метода apply в сочетании с лямбда-выражениями в его методе apply.

Однако у такого подхода есть и недостаток: он итеративно обрабатывает каждую строку DataFrame, выполняя операцию последовательно.

Напротив, способность Polars использовать присущие методы облегчает выполнение операций на уровне столбцов, используя особый тип параллелизма, известный как SIMD (Single Instruction, Multiple Data).

Идеальные варианты использования для каждой библиотеки

Превосходит ли Polars Pandas? Может ли он вытеснить Pandas в будущем?

Как всегда, все зависит от конкретного случая использования.

Основное преимущество Polars перед Pandas заключается в его скорости, особенно при работе с большими наборами данных. Тем, кто занимается обработкой больших объемов данных, настоятельно рекомендуется изучить Polars.

Хотя Polars превосходит Pandas по эффективности преобразования данных, он не справляется с такими задачами, как исследование данных и интеграция в конвейеры машинного обучения, где Pandas по-прежнему превосходит его.

Несовместимость Polars с большинством библиотек визуализации данных и машинного обучения на Python, таких как scikit-learn и PyTorch, ограничивает его применимость в этих областях.

В настоящее время обсуждается возможность интеграции протокола обмена фреймами данных Python в эти пакеты для поддержки различных библиотек фреймов данных.

Эта разработка может упростить процессы науки о данных и машинного обучения, которые в настоящее время зависят от Pandas, но это относительно новая концепция, и для ее реализации потребуется время.

Использование обоих инструментов в рабочем процессе Data Science

И Pandas, и Polars имеют свои уникальные достоинства и недостатки. Pandas остается основной библиотекой для исследования данных и интеграции машинного обучения, в то время как Polars отличается своей производительностью при масштабных преобразованиях данных.

Понимание возможностей и оптимального применения каждой библиотеки – ключ к эффективной навигации по развивающемуся ландшафту датафреймов Python.

Учитывая все эти знания, вы наверняка захотите сами поэкспериментировать с Polars!

Как ученые, изучающие данные, и энтузиасты Python, использование обоих инструментов может улучшить наши рабочие процессы, позволяя нам использовать лучшее из обоих миров в наших начинаниях, связанных с данными.

С дальнейшим развитием этих библиотек мы можем ожидать еще более совершенных и эффективных способов работы с данными на Python.