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Pandas は、データを扱う際の頼りになるライブラリとして長い間使用されてきました。ただし、パンダが大きな DataFrame を処理しようとしている間、何時間も座っているという苦痛をすでに経験している人も多いと思います。
Python の最近の開発を追っている人にとって、大規模なデータセットを評価するために特別に開発された堅牢なデータフレーム ライブラリである Polars に関する話題を見逃すことは難しいでしょう。
そこで今日は、これら 2 つのデータフレーム ライブラリ間の主要な技術的な違いを詳しく掘り下げ、それぞれの長所と限界を調べてみたいと思います。
まず最初に、なぜ Pandas ライブラリと Polars ライブラリを比較することにこれほど執着するのでしょうか?
Spark や Ray などの大規模なデータセット向けに調整された他のライブラリとは異なり、Polars は単一マシンでの使用向けに独自に作成されているため、pandas と頻繁に比較されます。
しかし、Polars と pandas は、データ処理へのアプローチと理想的なユースケースにおいて大きく異なります。
Polars の素晴らしいパフォーマンスの秘密は、次の 4 つの主な理由に依存しています。
1.錆びると効率が上がる
NumPy などの Python ライブラリに基づいた Pandas とは対照的に、Polars は Rust を使用して構築されています。この低レベル言語は高速なパフォーマンスで知られており、インタプリタを使用せずにマシンコードにコンパイルできます。
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このような基盤は、特に Python にとって困難なデータ型の管理において、Polars に大きな利点をもたらします。
2. 積極的実行オプションと遅延実行オプション
Pandas は積極的な実行モデルに従い、コード化されたとおりに操作を処理しますが、Polars は積極的実行オプションと遅延実行オプションの両方を提供します。
Polars は遅延実行でクエリ オプティマイザーを使用して、操作の順序を効率的に計画し、場合によっては再編成して、不必要な手順を排除します。
これは、フィルターを適用する前に DataFrame 全体を処理する Pandas とは対照的です。
たとえば、特定のカテゴリの列の平均を計算する場合、Polars は最初にフィルターを適用し、次にグループ化演算を実行して、効率を高めるためにプロセスを最適化します。
3. プロセスの並列化
Polars ユーザーガイドによると、その主な目的は次のとおりです。
「マシン上で利用可能なすべてのコアを利用する超高速の DataFrame ライブラリを提供すること。」
Rust の設計のもう 1 つの利点は、安全な同時実行をサポートし、予測可能で効率的な並列処理を保証することです。この機能により、Polars は複雑なマシンの複数のコアを最大限に活用できるようになります。
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その結果、Polars は、シングルコア操作に限定されている Pandas よりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮します。
4. 表現力豊かな API
Polars は非常に汎用性の高い API を誇り、そのメソッドを使用してほぼすべての必要なタスクを実行できます。比較すると、パンダで複雑なタスクを実行するには、apply メソッドとその apply メソッド内でラムダ式を組み合わせて使用することが頻繁に必要になります。
ただし、このアプローチには欠点があります。DataFrame の各行を繰り返し処理し、操作を順番に実行することです。
逆に、固有のメソッドを利用する Polars の機能により、SIMD (単一命令、複数データ) として知られる独特の並列処理タイプを活用して、列レベルでの操作が容易になります。
Polars は Pandas よりも優れていますか?将来的には Panda に取って代わる可能性があるでしょうか?
いつものように、それは主にユースケースに依存します。
Polars が Pandas に対して持つ主な利点は、特に大規模なデータセットの場合の速度にあります。広範なデータ処理タスクを扱う人には、Polars を探索することを強くお勧めします。
Polars はデータ変換効率では優れていますが、データ探索や機械学習パイプラインへの統合などの分野では劣っており、Pandas は依然として優れています。
Polars は、scikit-learn や PyTorch など、ほとんどの Python データ視覚化および機械学習ライブラリと互換性がないため、これらの分野での適用性が制限されます。
さまざまなデータフレーム ライブラリをサポートするために、これらのパッケージ間で Python データフレーム交換プロトコルを統合することについての議論が進行中です。
この開発により、現在 Pandas に依存しているデータ サイエンスと機械学習のプロセスが合理化される可能性がありますが、これは比較的新しい概念であり、実装には時間がかかるでしょう。
パンダと北極星には、それぞれ独自の強みと限界があります。 Pandas は引き続きデータ探索と機械学習の統合に最適なライブラリですが、Polars は大規模なデータ変換におけるパフォーマンスで際立っています。
各ライブラリの機能と最適なアプリケーションを理解することは、Python データ フレームの進化する状況を効果的にナビゲートするための鍵となります。
これらすべての洞察を踏まえると、あなたもきっと、Polars を自分で試してみたいと思うでしょう。
データ サイエンティストと Python 愛好家として、両方のツールを採用することでワークフローが強化され、データ駆動型の取り組みで両方の長所を活用できるようになります。
これらのライブラリの継続的な開発により、Python でデータを処理するさらに洗練された効率的な方法が期待できます。
ジョセップ・フェレール バルセロナ出身の分析エンジニアです。 彼は物理工学を卒業し、現在は人間の移動に適用されるデータ サイエンス分野で働いています。 彼は、データ サイエンスとテクノロジーに焦点を当てた非常勤のコンテンツ クリエイターです。 あなたは彼に連絡することができます LinkedIn, Twitter or M.
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- 情報源： 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
