Afbeelding door auteur
 

Panda's zijn lange tijd dé bibliotheek geweest als het om data ging. Ik ben er echter vrij zeker van dat de meesten van jullie misschien al de pijn hebben ervaren van urenlang zitten terwijl onze Panda's met grote DataFrames proberen om te gaan.

Voor degenen die de recente ontwikkelingen in Python hebben gevolgd, is het moeilijk om de buzz rond Polars te missen, een robuuste dataframebibliotheek die speciaal is ontwikkeld om grote datasets te beoordelen.

Daarom zal ik vandaag proberen in te gaan op de belangrijkste technische verschillen tussen deze twee dataframebibliotheken, waarbij ik hun respectieve sterke punten en beperkingen onderzoek.

Allereerst: waarom al deze obsessie om Panda's en Polars-bibliotheken te vergelijken?

Anders dan andere bibliotheken die zijn toegesneden op grote datasets, zoals Spark of Ray, is Polars uniek ontworpen voor gebruik op één machine, wat leidt tot veelvuldige vergelijkingen met panda's. 

Toch lopen Polars en Panda's aanzienlijk uiteen in hun benadering van dataverwerking en hun ideale gebruiksscenario's. 

Het geheim achter de indrukwekkende prestaties van Polars berust op vier belangrijke redenen:

1. Roest verhoogde de efficiëntie

In schril contrast met Pandas, dat is gebaseerd op Python-bibliotheken zoals NumPy, is Polars gebouwd met Rust. Deze taal op laag niveau, bekend om zijn snelle prestaties, kan zonder gebruik van een tolk in machinecode worden gecompileerd. 

Afbeelding door auteur
 

Een dergelijke basis biedt Polars een substantieel voordeel, vooral bij het beheren van gegevenstypen die een uitdaging vormen voor Python. 

2. Gretige en luie uitvoeringsopties

Pandas volgt een gretig uitvoeringsmodel en verwerkt bewerkingen zoals ze zijn gecodeerd, terwijl Polars zowel gretige als luie uitvoeringsopties biedt. 

Polars gebruikt bij de luie uitvoering een query-optimalisatieprogramma om de volgorde van bewerkingen efficiënt te plannen en mogelijk te reorganiseren, waardoor onnodige stappen worden geëlimineerd. 

Dit is in tegenstelling tot Panda's, die mogelijk een volledig DataFrame verwerken voordat filters worden toegepast. 

Bij het berekenen van het gemiddelde van een kolom voor bepaalde categorieën paste Polars bijvoorbeeld eerst het filter toe en voerde vervolgens de group-by-bewerking uit, waardoor het proces werd geoptimaliseerd voor efficiëntie. 

3. Parallellisatie van de processen

Volgens de Polars-gebruikershandleiding is het belangrijkste doel ervan: 

“Om een ​​razendsnelle DataFrame-bibliotheek te bieden die alle beschikbare cores op uw machine gebruikt.”

Een ander voordeel van het ontwerp van Rust is de ondersteuning voor veilige gelijktijdigheid, waardoor voorspelbaar en efficiënt parallellisme wordt gegarandeerd. Met deze functie kan Polars de meerdere kernen van een machine volledig benutten voor complexe. 

Afbeelding door auteur
 

Bijgevolg presteert Polars aanzienlijk beter dan Panda's, die beperkt zijn tot single-core-activiteiten. 

4. Expressieve API's

Polars beschikt over een zeer veelzijdige API, waardoor vrijwel alle gewenste taken met behulp van de methoden kunnen worden uitgevoerd. Ter vergelijking: voor het uitvoeren van ingewikkelde taken bij panda's is het vaak nodig om de apply-methode te gebruiken in combinatie met lambda-expressies binnen de apply-methode.

Deze aanpak heeft echter een keerzijde: elke rij van het DataFrame wordt iteratief verwerkt, waarbij de bewerking opeenvolgend wordt uitgevoerd.

Omgekeerd vergemakkelijkt het vermogen van Polars om inherente methoden te gebruiken bewerkingen op kolomniveau, waarbij gebruik wordt gemaakt van een duidelijk parallellisme-type dat bekend staat als SIMD (Single Instruction, Multiple Data).

Zijn Polars superieur aan Panda's? Zou het in de toekomst Panda's kunnen vervangen?

Zoals altijd hangt het vooral af van de use case. 

Het belangrijkste voordeel dat Polars heeft ten opzichte van Pandas ligt in de snelheid, vooral bij grote datasets. Voor degenen die uitgebreide gegevensverwerkingstaken uitvoeren, wordt het verkennen van Polars ten zeerste aanbevolen.

Hoewel Polars uitblinkt in de efficiëntie van datatransformatie, schiet het tekort op gebieden als dataverkenning en integratie in machine learning-pijplijnen, waar Pandas superieur blijft. 

De incompatibiliteit van Polars met de meeste Python-datavisualisatie- en machine learning-bibliotheken, zoals scikit-learn en PyTorch, beperkt de toepasbaarheid ervan op deze gebieden.

Er is een voortdurende discussie over de integratie van het Python-dataframe-uitwisselingsprotocol in deze pakketten om diverse dataframe-bibliotheken te ondersteunen. 

Deze ontwikkeling zou datawetenschap en machine learning-processen kunnen stroomlijnen, die momenteel afhankelijk zijn van Panda's, maar het is een relatief nieuw concept en zal tijd vergen voor implementatie.

Zowel Panda's als Polars hebben hun unieke sterke punten en beperkingen. Pandas blijft de favoriete bibliotheek voor dataverkenning en machine learning-integratie, terwijl Polars opvalt door zijn prestaties bij grootschalige datatransformaties. 

Het begrijpen van de mogelijkheden en optimale toepassingen van elke bibliotheek is de sleutel tot effectief navigeren door het evoluerende landschap van Python-dataframes.

Met al deze inzichten wil je waarschijnlijk zelf graag met Polars experimenteren!

Als datawetenschappers en Python-enthousiastelingen kan het omarmen van beide tools onze workflows verbeteren, waardoor we het beste van twee werelden kunnen benutten in onze datagestuurde inspanningen. 

Met de voortdurende ontwikkeling van deze bibliotheken kunnen we nog verfijndere en efficiëntere manieren verwachten om met gegevens in Python om te gaan.

Joseph Ferrer is een analytisch ingenieur uit Barcelona. Hij is afgestudeerd in natuurkunde en werkt momenteel op het gebied van datawetenschap toegepast op menselijke mobiliteit. Hij is een parttime contentmaker die zich richt op datawetenschap en -technologie. U kunt contact met hem opnemen via LinkedIn, Twitter or Medium.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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