صورة المؤلف
لطالما كانت Pandas هي المكتبة المفضلة عند التعامل مع البيانات. ومع ذلك، فأنا متأكد تمامًا أن معظمكم ربما يكون قد جرب بالفعل معاناة الجلوس لساعات طويلة بينما تحاول حيوانات الباندا الخاصة بنا التعامل مع إطارات البيانات الكبيرة.
بالنسبة لأولئك الذين تابعوا التطورات الأخيرة في بايثون، من الصعب أن يفوتوا الضجة حول Polars، وهي مكتبة بيانات قوية تم تطويرها خصيصًا لتقييم مجموعات البيانات الكبيرة.
لذلك سأحاول اليوم الخوض في الفروق التقنية الرئيسية بين مكتبتي إطار البيانات هاتين، ودراسة نقاط القوة والقيود الخاصة بكل منهما.
أول الأشياء أولاً، لماذا كل هذا الهوس لمقارنة مكتبات Pandas و Polars؟
تتميز Polars عن المكتبات الأخرى المصممة لمجموعات البيانات الكبيرة، مثل Spark أو Ray، بأنها مصممة بشكل فريد للاستخدام على جهاز واحد، مما يؤدي إلى مقارنات متكررة مع الباندا.
ومع ذلك، يختلف كل من القطبين والباندا بشكل كبير في نهجهما في التعامل مع البيانات وحالات الاستخدام المثالية.
يعتمد السر وراء أداء Polars الرائع على 4 أسباب رئيسية:
1. الصدأ يعزز الكفاءة
في تناقض صارخ مع Pandas، المرتكزة على مكتبات Python مثل NumPy، تم إنشاء Polars باستخدام Rust. هذه اللغة ذات المستوى المنخفض، المشهورة بأدائها السريع، يمكن تجميعها في كود الآلة دون استخدام مترجم.
صورة المؤلف
مثل هذا الأساس يوفر لـ Polars ميزة كبيرة، لا سيما في إدارة أنواع البيانات التي تشكل تحديًا لبيثون.
2. خيارات التنفيذ المتلهفة والكسولة
يتبع Pandas نموذج التنفيذ المتلهف، حيث يقوم بمعالجة العمليات كما تم ترميزها، بينما يوفر Polars خيارات التنفيذ المتلهفة والكسولة.
يستخدم Polars مُحسِّن الاستعلام في تنفيذه البطيء للتخطيط بكفاءة وربما إعادة تنظيم ترتيب العمليات، مما يزيل أي خطوات غير ضرورية.
وهذا على النقيض من Pandas، التي قد تعالج DataFrame بالكامل قبل تطبيق المرشحات.
على سبيل المثال، عند حساب متوسط عمود لفئات معينة، يقوم Polars أولاً بتطبيق المرشح ثم إجراء عملية التجميع، مما يؤدي إلى تحسين العملية لتحقيق الكفاءة.
3. موازاة العمليات
وفقًا لدليل مستخدم Polars، فإن هدفه الرئيسي هو:
"لتوفير مكتبة DataFrame سريعة للغاية تستخدم جميع النوى المتوفرة على جهازك."
من المزايا الأخرى لتصميم Rust هو دعمه للتزامن الآمن، مما يضمن التوازي الفعال الذي يمكن التنبؤ به. تتيح هذه الميزة لـ Polars الاستفادة الكاملة من النوى المتعددة للآلة في العمليات المعقدة.
صورة المؤلف
وبالتالي، تتفوق Polars بشكل كبير على Pandas، والتي تقتصر على العمليات أحادية النواة.
4. واجهات برمجة التطبيقات التعبيرية
تتميز Polars بواجهة برمجة تطبيقات متعددة الاستخدامات، مما يتيح تنفيذ جميع المهام المطلوبة تقريبًا باستخدام أساليبها. بالمقارنة، فإن تنفيذ المهام المعقدة في الباندا يتطلب في كثير من الأحيان استخدام طريقة التطبيق مقترنة بتعبيرات لامدا ضمن طريقة التطبيق الخاصة بها.
ومع ذلك، فإن هذا الأسلوب له جانب سلبي: فهو يعالج بشكل متكرر كل صف من DataFrame، وينفذ العملية بشكل تسلسلي.
على العكس من ذلك، فإن قدرة Polars على استخدام الأساليب المتأصلة تسهل العمليات على مستوى العمود، مع الاستفادة من نوع التوازي المتميز المعروف باسم SIMD (تعليمات فردية، بيانات متعددة).
هل القطبيون متفوقون على الباندا؟ هل من الممكن أن تحل محل الباندا في المستقبل؟
كما هو الحال دائمًا، يعتمد الأمر بشكل أساسي على حالة الاستخدام.
الميزة الرئيسية التي يتمتع بها Polars على Pandas تكمن في سرعته، خاصة مع مجموعات البيانات الكبيرة. بالنسبة لأولئك الذين يتعاملون مع مهام معالجة البيانات واسعة النطاق، يوصى بشدة باستكشاف Polars.
في حين تتفوق Polars في كفاءة تحويل البيانات، إلا أنها تعجز في مجالات مثل استكشاف البيانات والتكامل في مسارات التعلم الآلي، حيث تظل Pandas متفوقة.
إن عدم توافق Polars مع معظم مكتبات تصور بيانات Python والتعلم الآلي، مثل scikit-learn وPyTorch، يحد من إمكانية تطبيقها في هذه المجالات.
هناك نقاش مستمر حول دمج بروتوكول تبادل إطارات بيانات Python عبر هذه الحزم لدعم مكتبات إطارات البيانات المتنوعة.
يمكن أن يؤدي هذا التطور إلى تبسيط عمليات علم البيانات والتعلم الآلي، التي تعتمد حاليًا على Pandas، ولكنه مفهوم جديد نسبيًا وسيتطلب وقتًا للتنفيذ.
يتمتع كل من Pandas و Polars بنقاط قوة وقيود فريدة. لا تزال Pandas هي المكتبة المفضلة لاستكشاف البيانات وتكامل التعلم الآلي، في حين تتميز Polars بأدائها في تحويلات البيانات واسعة النطاق.
يعد فهم القدرات والتطبيقات المثالية لكل مكتبة أمرًا أساسيًا للتنقل في المشهد المتطور لإطارات بيانات Python بشكل فعال.
مع كل هذه الأفكار، من المحتمل أنك حريص على تجربة Polars بنفسك!
باعتبارنا علماء بيانات ومتحمسين للغة بايثون، فإن تبني كلتا الأداتين يمكن أن يعزز سير العمل لدينا، مما يسمح لنا بالاستفادة من أفضل ما في كلا العالمين في مساعينا القائمة على البيانات.
مع التطوير المستمر لهذه المكتبات، يمكننا أن نتوقع طرقًا أكثر دقة وكفاءة للتعامل مع البيانات في بايثون.
جوزيب فيرير هو مهندس تحليلات من برشلونة. تخرج في هندسة الفيزياء ويعمل حاليًا في مجال علوم البيانات المطبق على التنقل البشري. وهو منشئ محتوى بدوام جزئي يركز على علوم البيانات والتكنولوجيا. يمكنك الاتصال به على لينكدين:, تويتر or متوسط.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.kdnuggets.com/pandas-vs-polars-a-comparative-analysis-of-python-dataframe-libraries?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=pandas-vs-polars-a-comparative-analysis-of-pythons-dataframe-libraries
