Az adatelemzés és -manipuláció világában a Python gyorsan vált a legnépszerűbb programnyelvvé, hiszen sokoldalúsága és folyamatosan bővülő könyvtárai ideális környezetet biztosítanak az adattudósok számára. Ezen könyvtárak közül a Pandas évek óta vitathatatlanul az első számú eszköz az adatok rendezéséhez, tisztításához és elemzéséhez. Azonban az utóbbi időben új kihívó tűnt fel: a Polars.
Gyorsabb teljesítményt és hatékonyabb memóriafelhasználást ígérve a Polars a Pandas hatalmát kívánja megkérdőjelezni. Itt és most összehasonlítjuk a Pandast és a Polarst különböző szempontok alapján, hogy segítsünk a megfelelő eszköz kiválasztásában adatok kezeléséhez.
Mit mond a szakirodalom?
A Pandas sokáig kiszolgálta az adatközösséget, de az adatok mennyiségi növekedésével a teljesítmény egyre fontosabbá válik. A Polars állítása szerint ezen a területen kiemelkedik, mivel Rust-ot használ a háttérben, hogy gyorsabb adatfeldolgozást nyújtson.
Memóriahatékonyság
A memóriafelhasználás egy másik kulcsfontosságú tényező, különösen nagy adathalmazok kezelésekor. A Polars-t memóriahatékonysággal tervezték, lehetővé téve a nagyobb adathalmazok kezelését memóriaproblémák nélkül. Másrészről a Pandas memóriakorlátokkal szembesülhet, különösen nagy adathalmazok kezelésekor, mivel a Python memóriakezelése nem a leghatékonyabban megoldott.
Szintaxis és API
A Pandas az adatelemzők kedvencévé vált kifejező és intuitív szintaxisa miatt. A DataFrame és Series szerkezete egyszerűen használható, és a könyvtár széles körű támogatást nyújt az adatmanipulációs műveletekhez. A Polars, bár a Pandas inspirálta, néhány változtatást vezetett be az API-ban, hogy javítsa a teljesítményt és tovább egyszerűsítse a szintaxist. Mindkét könyvtár hasonló funkcionalitást kínál, de a Polars tanulási görbéje hosszabbra nyúlhat azok számára, akik már megszokták a Pandas használatát.
Kompatibilitás
A Pandas jóval régebb óta létezik, és ennek következtében széles körű közösségi támogatást és integrációt élvez a különböző Python könyvtárakkal. Ez a széles körű elfogadás biztosítja, hogy a Pandas kompatibilis legyen különböző adatelemzési eszközökkel és keretrendszerekkel, ami megkönnyíti a meglévő projektekbe történő beillesztést. A Polarsnak, bár egyre népszerűbb, egyelőre kevesebb integrációja és közösségi támogatása van.
Párhuzamos feldolgozás
Amint az adatok növekednek, a párhuzamos feldolgozás a teljesítmény kulcsfontosságú eleme lesz. A Polars ezen a területen jeleskedik, beépített párhuzamos végrehajtási képességekkel, ami a Rust háttérnek köszönhető. Másrészről a Pandas elsősorban egyetlen processzorszálon fut, ami korlátozza a többmagos processzorok teljes kihasználását.
A mi tapasztalatunk
- fájlból adatot beolvasni,
- oszlop- és sorösszegeket számolni,
- szűrni egy adott tulajdonság szerint,
- aggregálni az adatot egy csoportosítás szerint,
- pivot tábla kimutatást készíteni.
Ránézve az ábrákra könnyen láthatjuk, hogy az esetek többségében valóban jelentősen gyorsabban hajtotta végre a parancsokat a Polars, mint a Pandas. Ráadásul, mivel a függőleges tengelyek logaritmikus skálájúak, ezért a különbségek valójában jóval nagyobbak, mint azt első ránézésre gondolnánk: például az egymillió soros adat beolvasásának sebessége között egy majd’ háromszoros szorzó szerepel (Pandas: 152,5 sec, Polars: 52,2 sec).