作者 | 小F责编 | 欧阳姝黎
大家好,我是小F~
很多人在学习数据分析的时候,肯定都会用到 Pandas 这个库,非常的实用!
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json),或者对数据进行切片和分割组合多个数据源,Pandas 都能够很好的满足(www.derL.cn)。
Pandas 最初发布于 2008 年,使用 Python、Cython 和 C 编写的。是一个超级强大、快速和易于使用的 Python 库,用于数据分析和处理。
当然Pandas也是有不足之处的,比如不具备多处理器,处理较大的数据集速度很慢。
今天,小F就给大家介绍一个新兴的 Python 库——Polars。
使用语法和 Pandas 差不多,处理数据的速度却比 Pandas 快了不少。
一个是大熊猫,一个是北极熊~
GitHub 地址:https://github.com/ritchie46/polars
使用文档:https://ritchie46.github.io/polars-book/
Polars 是通过 Rust 编写的一个库,Polars 的内存模型是基于 Apache Arrow。
Polars 存在两种 API,一种是 Eager API,另一种则是 Lazy API。
其中 Eager API 和 Pandas 的使用类似,语法差不太多,立即执行就能产生结果。
而 Lazy API 就像 Spark,首先将查询转换为逻辑计划,然后对计划进行重组优化,以减少执行时间和内存使用。
安装 Polars,使用百度 pip 源。
# 安装polars
pip install polars -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
安装成功后,开始测试,比较 Pandas 和 Polars 处理数据的情况。
使用某网站注册用户的用户名数据进行分析,包含约 2600 万个用户名的 CSV 文件。
文件已上传公众号,获取方式见文末。
importpandas aspd
df = pd.read_csv( 'users.csv')
print(df)
数据情况如下。
此外还使用了一个自己创建的 CSV 文件,用以数据整合测试。
importpandas aspd
df = pd.read_csv( 'fake_user.csv')
print(df)
得到结果如下。
首先比较一下两个库的排序算法耗时。
可以看到使用 Pandas 对数据进行排序,花费了大约 28s。
Polars 只花费了约 10s,这意味着 Polars 比 Pandas 快了 2.7 倍。
下面,我们来试试数据整合的效果,纵向连接。
使用 Pandas 耗时 15s。
Polars 居然最使用了约 3.5s,这里 Polars 比 Pandas 快了 4.5 倍。
通过上面的比较,Polars 在处理速度上表现得相当不错。
可以是大家在未来处理数据时,另一种选择~
当然,Pandas 目前历时 12 年,已经形成了很成熟的生态,支持很多其它的数据分析库。
Polars 则是一个较新的库,不足的地方还有很多。
如果你的数据集对于 Pandas 来说太大,对于 Spark 来说太小,那么 Polars 便是你可以考虑的一个选择。
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