Pandas gegen Polars

Einführung

Angenommen, Sie befinden sich mitten in einem Datenprojekt, arbeiten mit riesigen Datensätzen und versuchen, so viele Muster wie möglich so schnell wie möglich zu finden. Sie greifen nach dem üblichen Datenmanipulation Werkzeug, aber was, wenn es ein am besten geeignetes Werkzeug gibt, das Ihre Arbeitsleistung verbessert? Wechseln Sie zum weniger bekannten Datenprozessor Polars, der erst vor kurzem auf den Markt gekommen ist, aber dennoch ein würdiger Anwärter auf die ausgereizten Pandas-Bibliothekselten. Dieser Artikel hilft Ihnen, den Unterschied zwischen Pandas und Polars zu verstehen, wie und wann Sie sie verwenden, und zeigt die Stärken und Schwächen der einzelnen Datenanalysetools.

Lernerfolge

• Verstehen Sie die wesentlichen Unterschiede zwischen Pandas und Polars.
• Erfahren Sie mehr über die Leistungsbenchmarks beider Bibliotheken.
• Entdecken Sie die einzigartigen Merkmale und Funktionen jedes Instruments.
• Entdecken Sie die Szenarien, in denen jede Bibliothek herausragt.
• Erhalten Sie Einblicke in die zukünftigen Entwicklungen und den Group-Help für Pandas und Polars.

Was ist Pandas?

Pandas ist eine robuste Bibliothek für die Datenanalyse und -bearbeitung in Python. Sie bietet Datencontainer wie DataFrames und Sequence, mit denen Benutzer relativ einfach verschiedene Analysen der verfügbaren Daten durchführen können. Pandas ist eine hochflexible Bibliothek, die auf einem äußerst umfangreichen Funktionsumfang basiert. Sie verfügt außerdem über eine starke Kopplung mit anderen Datenanalysebibliotheken.

Hauptmerkmale von Pandas:

• DataFrames und Serien zur strukturierten Datenmanipulation.
• Umfangreiche E/A-Funktionen (Lesen/Schreiben aus CSV-, Excel-, SQL-Datenbanken usw.).
• Umfangreiche Funktionalität zur Datenbereinigung, -transformation und -aggregation.
• Integration mit NumPySciPy und Matplotlib.
• Breite Group-Unterstützung und ausführliche Dokumentation.

Beispiel:

import pandas as pd

information = {'Identify': ('Alice', 'Bob', 'Charlie'),
        'Age': (25, 30, 35),
        'Metropolis': ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago')}
df = pd.DataFrame(information)
print(df)

Ausgabe:

      Identify  Age         Metropolis
0    Alice   25     New York
1      Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   35      Chicago

Was ist Polars?

Polars ist eine leistungsstarke DataFrame-Bibliothek, die auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgelegt ist. Sie nutzt Rust für ihre Kernberechnungen und kann so große Datensätze mit beeindruckender Geschwindigkeit verarbeiten. Polars zielt darauf ab, eine schnelle, speichereffiziente Various zu Pandas bereitzustellen, ohne dabei an Funktionalität einzubüßen.

Hauptmerkmale von Polars:

• Blitzschnelle Leistung dank Rust-basierter Implementierung.
• Lazy Analysis für eine optimierte Abfrageausführung.
• Speichereffizienz durch Zero-Copy-Datenverarbeitung.
• Parallele Berechnungsfunktionen.
• Kompatibilität mit Arrow-Datenformat für Interoperabilität.

Beispiel:

import polars as pl

information = {'Identify': ('Alice', 'Bob', 'Charlie'),
        'Age': (25, 30, 35),
        'Metropolis': ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago')}
df = pl.DataFrame(information)
print(df)

Ausgabe:

form: (3, 3)
┌─────────┬─────┬────────────┐
│ Identify    ┆ Age ┆ Metropolis       │
│ ---     ┆ --- ┆ ---        │
│ str     ┆ i64 ┆ str        │
╞═════════╪═════╪════════════╡
│ Alice   ┆  25 ┆ New York   │
│ Bob     ┆  30 ┆ Los Angeles│
│ Charlie ┆  35 ┆ Chicago    │
└─────────┴─────┴────────────┘

Leistungsvergleich

Die Leistung ist ein entscheidender Faktor bei der Auswahl einer Datenbearbeitungsbibliothek. Polars übertrifft Pandas aufgrund seines Rust-basierten Backends und seines effizienten Ausführungsmodells häufig in Bezug auf Geschwindigkeit und Speichernutzung.

Benchmark-Beispiel:
Vergleichen wir die Zeit, die zum Ausführen einer einfachen Gruppierungsoperation auf einem großen Datensatz benötigt wird.

Pandas:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Create a big DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(0, 100, measurement=1_000_000),
    'B': np.random.randint(0, 100, measurement=1_000_000),
    'C': np.random.randint(0, 100, measurement=1_000_000)
})

start_time = time.time()
consequence = df.groupby('A').sum()
end_time = time.time()
print(f"Pandas groupby time: {end_time - start_time} seconds")

Polare:

import polars as pl
import numpy as np
import time

# Create a big DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'A': np.random.randint(0, 100, measurement=1_000_000),
    'B': np.random.randint(0, 100, measurement=1_000_000),
    'C': np.random.randint(0, 100, measurement=1_000_000)
})

start_time = time.time()
consequence = df.groupby('A').agg(pl.sum('B'), pl.sum('C'))
end_time = time.time()
print(f"Polars groupby time: {end_time - start_time} seconds")

Ausgabebeispiel:

Pandas groupby time: 1.5 seconds
Polars groupby time: 0.2 seconds

Vorteile von Pandas

• Ausgereiftes Ökosystem: Pandas hingegen gibt es schon seit geraumer Zeit und daher verfügen sie über einen stabilen, üppigen Lebensraum.
• Umfangreiche Dokumentation: Flexibel, mit vollem Funktionsumfang und mit guter Dokumentation versehen.
• Breite Akzeptanz: Aktive Benutzer-Group; Es hat eine sehr große Fangemeinde und wird im Bereich der Datenwissenschaft häufig verwendet.
• Integration: Sie verfügen über eine beeindruckende Kompatibilität und Interoperabilität mit anderen erstklassigen Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Matplotlib.

Vorteile von Polars

• Leistung: Polars ist auf Geschwindigkeit optimiert und kann große Datensätze effizienter verarbeiten.
• Speichereffizienz: Nutzt den Speicher effizienter und ist daher für Large Information-Anwendungen geeignet.
• Parallelverarbeitung: Unterstützt die parallele Verarbeitung, die Berechnungen erheblich beschleunigen kann.
• Faule Auswertung: Führt Vorgänge nur bei Bedarf aus und optimiert den Abfrageplan für eine bessere Leistung.

Wann werden Pandas und Polars verwendet?

Sehen wir uns nun an, wie Pandas und Polars verwendet werden.

Pandas

• Beim Arbeiten mit kleinen bis mittelgroßen Datensätzen.
• Wenn Sie umfangreiche Datenmanipulationsfunktionen benötigen.
• Wenn Sie eine Integration mit anderen Python-Bibliotheken.
• Wenn Sie in einer Umgebung mit umfassender Pandas-Unterstützung und -Ressourcen arbeiten.

Polars

• Beim Umgang mit großen Datensätzen, die eine hohe Leistung erfordern.
• Wenn Sie eine effiziente Speichernutzung benötigen.
• Beim Arbeiten an Aufgaben, die von der Parallelverarbeitung profitieren können.
• Wenn Sie zur Optimierung der Abfrageausführung eine verzögerte Auswertung benötigen.

Hauptunterschiede zwischen Pandas und Polars

Sehen wir uns nun die folgende Tabelle zum Vergleich von Pandas und Polars an.

Weitere Anwendungsfälle

Pandas:

• Zeitreihenanalyse: Es eignet sich am besten für die Manipulation von Zeitreihendaten und enthält spezielle Funktionen, die Resampling, gleitende Fenster und Zeitzonenkonvertierung ermöglichen.
• Datenreinigung: enthält leistungsstarke Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und Typkonvertierungen von Daten.
• Zusammenführen und Verbinden: Funktionen zum Zusammenführen, Verknüpfen und Verketten von Daten – Options, die die Weitergabe von Daten aus verschiedenen Quellen durch eine breite Palette von Manipulationen ermöglichen.

Polare:

• Large Information-Verarbeitung: Dank seines optimierten Ausführungsmodells können große Datensätze effizient verarbeitet werden, was in Pandas mühsam wäre.
• Stream-Verarbeitung: Geeignet für Echtzeit-Datenverarbeitungsanwendungen, bei denen Leistung und Speichereffizienz entscheidend sind.
• Stapelverarbeitung: Excellent für Stapelverarbeitungsaufgaben in Datenpipelines. Durch Nutzung der Parallelverarbeitungsfunktionen werden Berechnungen beschleunigt.

Abschluss

Wenn man rechenintensive Operationen beibehält, eignet sich Pandas am besten für Berechnungen professional Datensatz und umgekehrt für Polars. Die Datenmanipulation in Pandas ist umfangreich, flexibel und wird intestine unterstützt, was es in vielen Information-Science-Kontexten zu einer sinnvollen und geeigneten Wahl macht. Während Pandas im Vergleich zu NumPy eine höhere Geschwindigkeit bietet, gibt es eine Hochleistungsdatenstruktur namens Polars, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen und speicherintensiven Operationen. Wir schätzen diese Unterschiede und Vorteile und glauben, dass es wertvoll ist, die Kriterien zu verstehen, auf deren Grundlage Sie eine Entscheidung darüber treffen möchten, welches Studienprogramm für Sie am besten geeignet ist.

Häufig gestellte Fragen