Hình ảnh của Tác giả
 

Pandas từ lâu đã là thư viện được sử dụng khi xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, tôi khá chắc chắn rằng hầu hết các bạn có thể đã trải qua cảm giác đau đớn khi ngồi hàng giờ trong khi Panda của chúng tôi cố gắng xử lý các DataFrame lớn.

Đối với những người đã theo dõi những phát triển gần đây của Python, thật khó để bỏ lỡ tin tức xung quanh Polars, một thư viện khung dữ liệu mạnh mẽ được phát triển đặc biệt để đánh giá các tập dữ liệu lớn.

Vì vậy, hôm nay tôi sẽ cố gắng đi sâu vào những khác biệt kỹ thuật chính giữa hai thư viện khung dữ liệu này, kiểm tra các điểm mạnh và hạn chế tương ứng của chúng.

Trước tiên, tại sao lại có nỗi ám ảnh khi so sánh thư viện Pandas và Polars?

Khác biệt với các thư viện khác được thiết kế riêng cho các tập dữ liệu lớn, như Spark hoặc Ray, Polars được chế tạo độc đáo để sử dụng cho một máy, dẫn đến việc thường xuyên bị so sánh với gấu trúc. 

Tuy nhiên, Polars và gấu trúc khác nhau đáng kể trong cách tiếp cận xử lý dữ liệu và trường hợp sử dụng lý tưởng của chúng. 

Bí mật đằng sau màn trình diễn ấn tượng của Polars dựa trên 4 lý do chính:

1. Tăng cường hiệu quả chống gỉ

Trái ngược hoàn toàn với Pandas, dựa trên các thư viện Python như NumPy, Polars được xây dựng bằng Rust. Ngôn ngữ cấp thấp này, nổi tiếng với hiệu suất nhanh chóng, có thể được biên dịch thành mã máy mà không cần sử dụng trình thông dịch. 

Hình ảnh của Tác giả
 

Nền tảng như vậy mang lại cho Polars một lợi thế đáng kể, đặc biệt trong việc quản lý các loại dữ liệu vốn là thách thức đối với Python. 

2. Tùy chọn thực hiện háo hức và lười biếng

Pandas tuân theo mô hình thực thi háo hức, xử lý các hoạt động khi chúng được mã hóa, trong khi Polars cung cấp cả tùy chọn thực thi háo hức và lười biếng. 

Polars sử dụng trình tối ưu hóa truy vấn trong quá trình thực thi lười biếng để lập kế hoạch một cách hiệu quả và có khả năng sắp xếp lại thứ tự hoạt động, loại bỏ mọi bước không cần thiết. 

Điều này trái ngược với Pandas, có thể xử lý toàn bộ DataFrame trước khi áp dụng các bộ lọc. 

Ví dụ: khi tính giá trị trung bình của một cột cho một số danh mục nhất định, trước tiên Polars sẽ áp dụng bộ lọc, sau đó thực hiện thao tác theo nhóm, tối ưu hóa quy trình để đạt hiệu quả. 

3. Song song hóa các quy trình

Theo Hướng dẫn sử dụng Polars, mục đích chính của nó là: 

“Để cung cấp thư viện DataFrame nhanh như chớp sử dụng tất cả các lõi có sẵn trên máy của bạn.”

Một lợi ích khác trong thiết kế của Rust là hỗ trợ đồng thời an toàn, đảm bảo tính song song hiệu quả và có thể dự đoán được. Tính năng này cho phép Polars tận dụng triệt để nhiều lõi của máy cho các hoạt động phức tạp. 

Hình ảnh của Tác giả
 

Do đó, Polars hoạt động tốt hơn đáng kể so với Pandas, vốn bị giới hạn ở các hoạt động lõi đơn. 

4. API biểu cảm

Polars tự hào có một API rất linh hoạt, cho phép thực hiện hầu như tất cả các tác vụ mong muốn bằng các phương thức của nó. Để so sánh, việc thực hiện các tác vụ phức tạp trong gấu trúc thường yêu cầu sử dụng phương thức áp dụng kết hợp với các biểu thức lambda trong phương thức áp dụng của nó.

Tuy nhiên, cách tiếp cận này có một nhược điểm: nó xử lý lặp đi lặp lại từng hàng của DataFrame, thực hiện thao tác một cách tuần tự.

Ngược lại, khả năng sử dụng các phương pháp vốn có của Polars sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho các hoạt động ở cấp độ cột, tận dụng loại song song riêng biệt được gọi là SIMD (Lệnh đơn, Nhiều dữ liệu).

Polars có vượt trội hơn Pandas không? Nó có khả năng thay thế Pandas trong tương lai không?

Như mọi khi, nó chủ yếu phụ thuộc vào trường hợp sử dụng. 

Ưu điểm chính của Polars so với Pandas nằm ở tốc độ của nó, đặc biệt là với các bộ dữ liệu lớn. Đối với những người xử lý các tác vụ xử lý dữ liệu chuyên sâu, việc khám phá Polars rất được khuyến khích.

Mặc dù Polars vượt trội về hiệu quả chuyển đổi dữ liệu, nhưng nó lại thua kém trong các lĩnh vực như khám phá và tích hợp dữ liệu vào quy trình học máy, nơi Pandas vẫn vượt trội. 

Tính không tương thích của Polars với hầu hết các thư viện máy học và trực quan hóa dữ liệu Python, chẳng hạn như scikit-learn và PyTorch, đã hạn chế khả năng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực này.

Có một cuộc thảo luận đang diễn ra về việc tích hợp giao thức trao đổi khung dữ liệu Python trên các gói này để hỗ trợ các thư viện khung dữ liệu đa dạng. 

Sự phát triển này có thể hợp lý hóa các quy trình khoa học dữ liệu và máy học, hiện đang phụ thuộc vào Pandas, nhưng đây là một khái niệm tương đối mới và sẽ cần thời gian để triển khai.

Cả Pandas và Polars đều có những điểm mạnh và hạn chế riêng. Pandas tiếp tục là thư viện được ưa chuộng để khám phá dữ liệu và tích hợp máy học, trong khi Polars nổi bật về hiệu suất trong việc chuyển đổi dữ liệu quy mô lớn. 

Hiểu được các khả năng và ứng dụng tối ưu của từng thư viện là chìa khóa để điều hướng bối cảnh phát triển của các khung dữ liệu Python một cách hiệu quả.

Với tất cả những hiểu biết sâu sắc này, bạn có thể muốn tự mình thử nghiệm Polars!

Là nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê Python, việc sử dụng cả hai công cụ có thể nâng cao quy trình làm việc của chúng tôi, cho phép chúng tôi tận dụng những gì tốt nhất của cả hai thế giới trong nỗ lực dựa trên dữ liệu của mình. 

Với sự phát triển liên tục của các thư viện này, chúng ta có thể mong đợi những cách xử lý dữ liệu trong Python thậm chí còn tinh tế và hiệu quả hơn.

Josep Ferrer là một kỹ sư phân tích từ Barcelona. Anh tốt nghiệp kỹ sư vật lý và hiện đang làm việc trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu ứng dụng cho khả năng di chuyển của con người. Anh ấy là người sáng tạo nội dung bán thời gian tập trung vào khoa học dữ liệu và công nghệ. Bạn có thể liên hệ với anh ấy trên LinkedIn, Twitter or Trung bình.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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