Bild av författare
 

Pandas har länge varit det bästa biblioteket när man hanterar data. Men jag är ganska säker på att de flesta av er kanske redan har upplevt plågan av att sitta i timmar medan våra pandor försöker hantera stora dataramar.

För dem som har följt den senaste utvecklingen i Python är det svårt att missa buzzen kring Polars, ett robust datarambibliotek speciellt utvecklat för att bedöma stora datamängder.

Så idag ska jag försöka fördjupa mig i de viktigaste tekniska skillnaderna mellan dessa två datarambibliotek, undersöka deras respektive styrkor och begränsningar.

Först till kvarn, varför all denna besatthet att jämföra Pandas och Polars bibliotek?

Till skillnad från andra bibliotek som är skräddarsydda för stora datamängder, som Spark eller Ray, är Polars unikt utformad för användning i en enda maskin, vilket leder till frekventa jämförelser med pandor. 

Ändå skiljer sig polarer och pandor avsevärt i sin inställning till datahantering och deras idealiska användningsfall. 

Hemligheten bakom Polars imponerande prestanda beror på fyra huvudorsaker:

1. Rost ökad effektivitet

I skarp kontrast till Pandas, som är grundad i Python-bibliotek som NumPy, är Polars byggt med Rust. Detta lågnivåspråk, känt för sin snabba prestanda, kan kompileras till maskinkod utan användning av tolk. 

Bild av författare
 

En sådan grund ger Polars en betydande fördel, särskilt när det gäller att hantera datatyper som är utmanande för Python. 

2. Ivriga och lata utförandealternativ

Pandas följer en ivrig exekveringsmodell, bearbetar operationer som de är kodade, medan Polars erbjuder både ivriga och lata exekveringsalternativ. 

Polars använder en frågeoptimerare i sitt lata exekvering för att effektivt planera och eventuellt omorganisera operationsordningen, vilket eliminerar alla onödiga steg. 

Detta i motsats till Pandas, som kan bearbeta en hel DataFrame innan filter appliceras. 

Till exempel, vid beräkning av medelvärdet för en kolumn för vissa kategorier, skulle Polars först tillämpa filtret och sedan utföra en gruppvis operation, vilket optimerar processen för effektivitet. 

3. Parallellisering av processerna

Enligt Polars användarhandbok är dess huvudsakliga syfte: 

"För att tillhandahålla ett blixtsnabbt DataFrame-bibliotek som använder alla tillgängliga kärnor på din maskin."

En annan fördel med Rusts design är dess stöd för säker samtidighet, vilket säkerställer förutsägbar och effektiv parallellitet. Den här funktionen gör det möjligt för Polars att fullt ut utnyttja en maskins flera kärnor för komplex. 

Bild av författare
 

Följaktligen överträffar Polars betydligt Pandas, vilket är begränsat till enkärnig verksamhet. 

4. Expressiva API:er

Polars har ett mycket mångsidigt API, som gör att praktiskt taget alla önskade uppgifter kan utföras med hjälp av dess metoder. Som jämförelse kräver att utföra komplicerade uppgifter i pandor ofta användning av appliceringsmetoden tillsammans med lambda-uttryck inom dess appliceringsmetod.

Detta tillvägagångssätt har dock en nackdel: det bearbetar iterativt varje rad i DataFrame och utför operationen sekventiellt.

Omvänt underlättar Polars förmåga att använda inneboende metoder operationer på kolumnnivå och utnyttjar en distinkt parallellitetstyp som kallas SIMD (Single Instruction, Multiple Data).

Är Polars överlägsen Pandas? Kan det potentiellt ersätta pandor i framtiden?

Som alltid beror det främst på användningsfallet. 

Den främsta fördelen som Polars har jämfört med Pandas ligger i dess hastighet, särskilt med stora datamängder. För dem som hanterar omfattande databearbetningsuppgifter rekommenderas att utforska Polars.

Medan Polars utmärker sig när det gäller datatransformationseffektivitet, faller den till korta inom områden som datautforskning och integrering i pipelines för maskininlärning, där Pandas fortfarande är överlägsen. 

Polars inkompatibilitet med de flesta Python-datavisualiserings- och maskininlärningsbibliotek, såsom scikit-learn och PyTorch, begränsar dess tillämpbarhet inom dessa områden.

Det pågår en diskussion om att integrera Pythons dataramutbytesprotokoll över dessa paket för att stödja olika datarambibliotek. 

Denna utveckling kan effektivisera datavetenskap och maskininlärningsprocesser, som för närvarande är beroende av Pandas, men det är ett relativt nytt koncept och kommer att kräva tid för implementering.

Både Pandas och Polars har sina unika styrkor och begränsningar. Pandas fortsätter att vara det bästa biblioteket för datautforskning och maskininlärningsintegration, medan Polars utmärker sig för sin prestanda i storskaliga datatransformationer. 

Att förstå funktionerna och de optimala applikationerna för varje bibliotek är nyckeln till att effektivt navigera i Python-dataramarnas föränderliga landskap.

Med alla dessa insikter är du förmodligen angelägen om att experimentera med Polars själv!

Som datavetare och Python-entusiaster kan omfamning av båda verktygen förbättra våra arbetsflöden, vilket gör att vi kan utnyttja det bästa av två världar i våra datadrivna strävanden. 

Med den fortsatta utvecklingen av dessa bibliotek kan vi förvänta oss ännu mer förfinade och effektiva sätt att hantera data i Python.

Josep Ferrer är en analysingenjör från Barcelona. Han tog examen i fysikteknik och arbetar för närvarande inom datavetenskapsområdet tillämpat på mänsklig rörlighet. Han är en innehållsskapare på deltid med fokus på datavetenskap och teknologi. Du kan kontakta honom på LinkedIn, Twitter or Medium.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: 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