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Pandas ist seit langem die Bibliothek der ersten Wahl, wenn es um den Umgang mit Daten geht. Ich bin mir jedoch ziemlich sicher, dass die meisten von Ihnen bereits die Qual erlebt haben, stundenlang zu sitzen, während unsere Pandas versuchen, mit großen DataFrames umzugehen.
Für diejenigen, die die jüngsten Entwicklungen in Python verfolgt haben, ist es kaum zu übersehen, dass Polars eine robuste Datenrahmenbibliothek ist, die speziell für die Bewertung großer Datenmengen entwickelt wurde.
Deshalb werde ich heute versuchen, mich mit den wichtigsten technischen Unterschieden zwischen diesen beiden Datenrahmenbibliotheken zu befassen und ihre jeweiligen Stärken und Grenzen zu untersuchen.
Das Wichtigste zuerst: Warum ist man so besessen davon, Pandas- und Polars-Bibliotheken zu vergleichen?
Im Gegensatz zu anderen Bibliotheken, die auf große Datenmengen zugeschnitten sind, wie Spark oder Ray, ist Polars speziell für die Verwendung auf einem einzelnen Computer konzipiert, was zu häufigen Vergleichen mit Pandas führt.
Dennoch unterscheiden sich Polar- und Pandabären erheblich in ihrer Herangehensweise an die Datenverarbeitung und ihre idealen Anwendungsfälle.
Das Geheimnis hinter der beeindruckenden Leistung von Polars beruht auf vier Hauptgründen:
1. Rost steigerte die Effizienz
Im krassen Gegensatz zu Pandas, das auf Python-Bibliotheken wie NumPy basiert, wird Polars mit Rust erstellt. Diese Low-Level-Sprache, die für ihre schnelle Leistung bekannt ist, kann ohne den Einsatz eines Interpreters in Maschinencode kompiliert werden.
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Eine solche Grundlage verschafft Polars einen erheblichen Vorteil, insbesondere bei der Verwaltung von Datentypen, die für Python eine Herausforderung darstellen.
2. Optionen für die eifrige und träge Ausführung
Pandas folgt einem Eager-Execution-Modell und verarbeitet Vorgänge so, wie sie codiert werden, während Polars sowohl Eager- als auch Lazy-Execution-Optionen bereitstellt.
Polars verwendet bei der verzögerten Ausführung einen Abfrageoptimierer, um die Reihenfolge der Vorgänge effizient zu planen und möglicherweise neu zu organisieren und so unnötige Schritte zu vermeiden.
Dies steht im Gegensatz zu Pandas, das möglicherweise einen gesamten DataFrame verarbeitet, bevor Filter angewendet werden.
Beispielsweise würde Polars bei der Berechnung des Mittelwerts einer Spalte für bestimmte Kategorien zunächst den Filter anwenden und dann die Gruppierung durchführen, um den Prozess hinsichtlich der Effizienz zu optimieren.
3. Parallelisierung der Prozesse
Laut Polars-Benutzerhandbuch besteht sein Hauptziel darin:
„Um eine blitzschnelle DataFrame-Bibliothek bereitzustellen, die alle verfügbaren Kerne auf Ihrem Computer nutzt.“
Ein weiterer Vorteil des Rust-Designs ist die Unterstützung sicherer Parallelität, die eine vorhersehbare und effiziente Parallelität gewährleistet. Mit dieser Funktion kann Polars die mehreren Kerne einer Maschine für komplexe Zwecke vollständig nutzen.
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Folglich übertrifft Polars Pandas deutlich, das auf Single-Core-Operationen beschränkt ist.
4. Ausdrucksstarke APIs
Polars verfügt über eine äußerst vielseitige API, mit deren Hilfe praktisch alle gewünschten Aufgaben ausgeführt werden können. Im Vergleich dazu erfordert die Ausführung komplexer Aufgaben in Pandas häufig die Verwendung der Apply-Methode in Verbindung mit Lambda-Ausdrücken innerhalb der Apply-Methode.
Dieser Ansatz hat jedoch einen Nachteil: Er verarbeitet jede Zeile des DataFrame iterativ und führt die Operation nacheinander aus.
Umgekehrt erleichtert die Fähigkeit von Polars, inhärente Methoden zu nutzen, Vorgänge auf Spaltenebene, indem ein bestimmter Parallelitätstyp namens SIMD (Single Instruction, Multiple Data) genutzt wird.
Ist Polars Pandas überlegen? Könnte es Pandas möglicherweise in Zukunft ersetzen?
Wie immer kommt es vor allem auf den Anwendungsfall an.
Der Hauptvorteil von Polars gegenüber Pandas liegt in seiner Geschwindigkeit, insbesondere bei großen Datensätzen. Für diejenigen, die umfangreiche Datenverarbeitungsaufgaben bewältigen, ist die Erkundung von Polars dringend zu empfehlen.
Während Polars sich durch die Effizienz der Datentransformation auszeichnet, schneidet es in Bereichen wie Datenexploration und Integration in Pipelines für maschinelles Lernen ab, wo Pandas weiterhin überlegen ist.
Die Inkompatibilität von Polars mit den meisten Python-Bibliotheken für Datenvisualisierung und maschinelles Lernen wie scikit-learn und PyTorch schränkt seine Anwendbarkeit in diesen Bereichen ein.
Es gibt eine laufende Diskussion über die Integration des Python-Dataframe-Austauschprotokolls in diese Pakete, um verschiedene Dataframe-Bibliotheken zu unterstützen.
Diese Entwicklung könnte Datenwissenschaft und maschinelle Lernprozesse rationalisieren, die derzeit auf Pandas basieren, aber es handelt sich um ein relativ neues Konzept, dessen Umsetzung Zeit in Anspruch nehmen wird.
Sowohl Pandas als auch Polare haben ihre einzigartigen Stärken und Grenzen. Pandas ist nach wie vor die bevorzugte Bibliothek für Datenexploration und maschinelle Lernintegration, während Polars sich durch seine Leistung bei groß angelegten Datentransformationen auszeichnet.
Das Verständnis der Fähigkeiten und optimalen Anwendungen jeder Bibliothek ist der Schlüssel zur effektiven Navigation in der sich entwickelnden Landschaft der Python-Datenrahmen.
Mit all diesen Erkenntnissen sind Sie wahrscheinlich selbst daran interessiert, mit Polars zu experimentieren!
Als Datenwissenschaftler und Python-Enthusiasten kann der Einsatz beider Tools unsere Arbeitsabläufe verbessern und es uns ermöglichen, das Beste aus beiden Welten bei unseren datengesteuerten Bemühungen zu nutzen.
Mit der Weiterentwicklung dieser Bibliotheken können wir noch verfeinerte und effizientere Methoden zur Datenverarbeitung in Python erwarten.
Josef Ferrer ist Analytikingenieur aus Barcelona. Er hat einen Abschluss in Physikingenieurwesen und arbeitet derzeit im Bereich Data Science für die menschliche Mobilität. Er ist ein Teilzeit-Content-Creator, der sich auf Data Science und Technologie konzentriert. Sie können ihn unter kontaktieren LinkedIn, Twitter or Medium.
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- Quelle: 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
