Wenn Sie über die neuesten Python-Entwicklungen auf dem Laufenden sind, haben Sie wahrscheinlich schon von Polars gehört, einer neuen Bibliothek für die Arbeit mit Daten. Während pandas seit langem die Bibliothek der Wahl ist, sorgt Polars für Aufsehen, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Was ist also das große Problem mit Polars? Wie unterscheidet es sich von Pandas? Lass es uns aufschlüsseln.
Polars ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek, die auf Rust (einer schnellen, modernen Programmiersprache) basiert. Es soll Python-Entwicklern helfen, Daten schneller und effizienter zu verarbeiten. Betrachten Sie es als eine Alternative zu Pandas, die glänzt, wenn Sie mit wirklich großen Datensätzen arbeiten, mit denen Pandas möglicherweise Probleme haben.
Pandas gibt es schon seit Jahren und viele Menschen nutzen es immer noch gerne. Da die Daten jedoch immer größer und komplexer wurden, zeigten Pandas einige Schwächen. Ritchie Vink, der Erfinder von Polars, bemerkte diese Probleme und beschloss, etwas schnelleres und effizienteres zu entwickeln. Sogar Wes McKinney, der Erfinder der Pandas, gab in einem Blogbeitrag mit dem Titel „10 Dinge, die ich an Pandas hasse“ zu, dass Pandas einige Verbesserungen gebrauchen könnten, insbesondere bei großen Datensätzen.
Hier kommt Polars ins Spiel: Es ist blitzschnell und speichereffizient – zwei Dinge, mit denen Pandas beim Umgang mit großen Datenmengen zu kämpfen haben.
Polars ist sehr schnell. Tatsächlich zeigen einige Benchmarks, dass Polars bis zu 5–10 Mal schneller als Pandas sein können, wenn sie häufige Vorgänge wie das Filtern oder Gruppieren von Daten ausführen. Dieser Geschwindigkeitsunterschied macht sich besonders bemerkbar, wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten.
Polars ist viel effizienter, wenn es um das Gedächtnis geht. Es verbraucht etwa 5 bis 10 Mal weniger Speicher als Pandas, was bedeutet, dass Sie mit viel größeren Datensätzen arbeiten können, ohne auf Speicherprobleme zu stoßen.
Polars verwendet etwas namens Lazy Execution, was bedeutet, dass nicht jede Operation sofort ausgeführt wird, während Sie sie schreiben. Stattdessen wartet es, bis Sie eine Reihe von Operationen geschrieben haben, und führt sie dann alle auf einmal aus. Dies hilft dabei, Dinge zu optimieren und schneller auszuführen. Pandas hingegen führt jeden Vorgang sofort aus, was bei großen Aufgaben langsamer sein kann.
Polars kann mehrere CPU-Kerne gleichzeitig zur Datenverarbeitung nutzen, was die Verarbeitung großer Datensätze noch schneller macht. Pandas ist größtenteils Single-Threaded, was bedeutet, dass es jeweils nur einen CPU-Kern verwenden kann, was die Geschwindigkeit verlangsamt, insbesondere bei großen Datenmengen.
Polars ist aus mehreren Gründen schnell:
Diese Kombination aus Rust und Apache Arrow verschafft Polars einen Vorsprung gegenüber Pandas, wenn es um Geschwindigkeit und Speichernutzung geht.
Während sich Polars hervorragend für Big Data eignet, hat Pandas immer noch seinen Platz. Pandas funktioniert wirklich gut mit kleinen bis mittelgroßen Datensätzen und gibt es schon so lange, dass es jede Menge Funktionen und eine riesige Community hat. Wenn Sie also nicht mit großen Datensätzen arbeiten, sind Pandas möglicherweise immer noch die beste Option.
Je größer Ihre Datensätze werden, desto mehr Speicher verbrauchen Pandas und werden langsamer, was Polars in solchen Situationen zu einer besseren Wahl macht.
Sie sollten die Verwendung von Polaren in Betracht ziehen, wenn:
Sowohl Eisbären als auch Pandas haben ihre Stärken. Wenn Sie mit kleinen bis mittleren Datensätzen arbeiten, ist Pandas immer noch ein großartiges Werkzeug. Wenn Sie jedoch mit großen Datensätzen arbeiten und etwas schnelleres und speichereffizienteres benötigen, ist Polars auf jeden Fall einen Versuch wert. Seine Leistungssteigerungen dank Rust und Apache Arrow machen es zu einer fantastischen Option für datenintensive Aufgaben.
Da sich Python weiterentwickelt, könnte Polars zum neuen Goto-Tool für den Umgang mit Big Data werden.
Viel Spaß beim Codieren? ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPolars vs. Pandas Eine neue Ära der Datenrahmen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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