Python中的Pandas和Polars的区别

在接下来的教程中，我们将学习 Python 编程语言中 Pandas 和 Polars 之间的区别。

那么，让我们开始吧。

了解 Pandas 库

Pandas 是处理和操作数据最流行的 Python 库之一。大多数时候我都会用它来处理和分析结构化数据，所以 Pandas 的 DataFrame 和 Series 正是我所需要的。

Pandas 的操作涉及数据清洗、数据转换、选择、过滤和连接，非常适合数据分析。它具有实时脚本环境和命令行工具的所有优点，但它可能不是处理非常大的数据结构时最省时或最节省内存的方式。

Pandas 的主要特点

1. DataFrame 和 Series： Pandas 通过使用二维的 DataFrame 和一维的 Series 来体现数据结构。这提供了一种更灵活的方式来组织各种类型的数据（定量、定性和名义数据）。
2. 灵活的索引： 支持自定义索引，允许以有意义的方式标记行和列。您可以轻松地通过标签或基于整数的索引来选择、过滤和修改数据。
3. 处理缺失数据： 在处理缺失值方面，Pandas 具有一些集成工具，例如替换缺失值或删除零值记录。它使用“NaN”来表示缺失值。
4. 即时执行： 每个操作都立即执行。这种方法更容易调试，但对于复杂的数据工作流效率较低。
5. 与其他库的集成： Pandas 与 Python 中的许多其他库兼容，例如用于制作图形的 Matplotlib 和用于机器学习的 Scikit-learn。
6. 文件 I/O 支持： 提取：从不同的文件格式（例如CSV、Excel、SQL、JSON和 Parquet）加载和读取数据。
7. 分组和聚合： 使用 `groupby` 按特定列对数据进行分组并应用聚合函数（例如，求和、均值等）。这对于汇总数据很有用。
8. 时间序列支持： Pandas 为时间序列数据提供强大的支持，包括日期范围生成、频率转换和滚动窗口统计。
9. 成熟的生态系统： Pandas 自 2010 年以来一直存在，因此，它拥有强大的社区存在、活跃的文档和大量的集成。

了解 Polars 库

Polars 是另一个基于DataFrame 的库，旨在替代当前 Pandas 存在的一些问题。Polars 库的主要参数意味着其高性能和内存使用，因此它在处理大型数据集时表现出色。最初，它的核心是用 Rust 设计的，这意味着它可以比 Pandas 更快地执行计算。

Polars 的另一个突出特点是它们的惰性方向，这意味着计算尽可能晚地进行，并且尽可能不进行。Polars 也是并发的，特别是为了优化多个 CPU 核心以实现计算速度。

Polars 的主要特点

1. 惰性执行和即时执行： Polars 提供惰性执行，即操作被推迟到请求结果时才执行。这允许查询优化，使大型数据集上的操作速度大大加快。Polars 还支持即时执行以进行即时计算。
2. 多线程性能： Polars 旨在利用多个CPU 核心进行并行处理，这使得它在处理大型数据集或计算密集型操作时比 Pandas 快得多。
3. 内存效率： Polars 基于 Apache Arrow（一种列式内存格式），可以高效利用内存。它最大限度地减少内存拷贝，并且比 Pandas 更有效地处理大数据。
4. DataFrame 和 LazyFrame： 与 Pandas 类似，Polars 也有 DataFrame，但它也引入了 LazyFrame，它支持操作的惰性执行。
5. 链式操作： Polars 鼓励过滤、分组和排序等操作的链式调用。这使得数据操作更高效和可读。
6. 基于 Arrow 的内存格式： Polars 基于 Apache Arrow 项目，利用列式计算作为缓存格式，并与 PyArrow 和 Spark 等大数据框架完美集成。
7. GroupBy 和聚合： 与 Pandas 类似，Polars 提供灵活快速的 `groupby` 操作，但其优化和并行化这些操作的能力使其在大型数据集上更快。
8. 对分类数据的原生支持： Polars 内置支持分类数据，在处理具有重复值（例如城市名称、产品类别）的列时效率更高。
9. 流式和实时数据： Polars 可以原生处理流式数据，支持实时数据处理，这在 Pandas 中无法直接实现。
10. 文件 I/O 支持： Polars 支持读取和写入多种文件格式，包括 CSV、Parquet 和 JSON。它针对 Parquet 和 Arrow 格式进行了优化，在这些情况下速度更快。

Pandas 和 Polars 的比较

以下是 Pandas 和 Polars（Python 中两个流行的数据操作库）的比较，以内容作者的文章风格编写

至于 Python 中的数据操作，Pandas 一直受到数据分析师和工程师的欢迎。它用于处理结构化数据的一些原因包括简单的API、其受欢迎程度以及用户的大力支持。然而，随着对更快、更节省内存的数据处理的需求不断增长，特别是对于大型数据集，一个新的竞争者进入了视野——Polars。

但在我们深入研究这两个库的细节之前，在本文中，我们将介绍它们之间的一些最大区别，以及哪一个可能更好。

性能和速度

开发人员考虑 Pandas 替代方案的主要原因之一是性能。尽管 Pandas 能够完美地处理相对较小的数据集，但在处理大规模结果时，它的效率相当低下。

• Pandas： 在单线程模型上运行；因此，它没有针对多核中央处理器（CPU）进行优化。然而，对于大型数据集，Pandas 可能会很慢，尤其是当您更关注计算处理时。
• Polars： Polars 专为速度而生，是一个多线程、内存高效的库。它可以利用所有 CPU 内核，从而在处理大型数据集时显着加快速度。
• 示例： 对大型数据集进行简单聚合在 Pandas 中可能需要数秒，但在 Polars 中只需数毫秒。

内存使用

当目标是大型数据集且资源稀缺时，此方法非常方便。

• Pandas： 可能占用大量内存，因为它在操作过程中经常复制数据，并保留的数据副本比实际需要的多。当处理的数据大于系统可用内存时，这可能会出现问题。
• Polars： 使用基于 Arrow 的内存管理，从而减少内存消耗。通过使用零拷贝数据结构，Polars 可以更有效地处理大型数据集，而不会遇到内存限制。

API 和可用性

对于熟悉 Pandas 的人来说，学习曲线相对较小。但是 Polars 在易用性方面如何呢？

• Pandas： Pandas 以其易于导航的 API 而闻名，因此数据过滤、分组和聚合操作可以用相当简单的语言轻松执行。它也是最成熟的项目，拥有完善的文档功能和丰富的在线资源，这使其成为新手用户和高级用户的理想选择。
• Polars： 尽管仍在发展中，但 Polars 提供了类似的 API，但也引入了一些差异。它采用惰性执行模型，这意味着计算仅在必要时才执行。对于习惯于 Pandas 即时执行模型的人来说，这可能需要稍作调整。然而，一旦学会，Polars 的语法会感觉很熟悉，并且易于集成到现有工作流中。

惰性与即时执行

这是 Polars 的决定性特征之一。

• Pandas： 遵循即时执行模型，这意味着每个操作都立即执行。虽然这对于较小的数据集效果很好，但在按顺序执行多个操作时可能会导致低效计算。
• Polars： 引入了惰性执行，操作被推迟到请求最终结果时才执行。这允许 Polars 优化查询，减少冗余计算并加快执行速度。对于大型数据管道，此功能可以显着提高性能。

生态系统集成

对于任何数据工程流程，库与其它工具的集成可以极大地帮助库本身的流程。

• Pandas： Pandas 兼容 Python 中的各种其他库框架计算机程序，并且与 Matplotlib、Scikit-learn 和 SQLAlchemy 等其他库具有极高的兼容性，因为 Pandas 是一个成熟的库。这使得它非常适合从数据摄取到机器学习的各种计算。
• Polars： 尽管是新库，但 Polars 正在迅速普及。它与 Apache Arrow 等工具集成良好，并日益支持涉及 PySpark 和其他大数据工具的用例。它的生态系统还没有 Pandas 那么庞大，但正在迅速发展。

社区和支持

• Pandas： 由于 Pandas 是一年多前创建的，因此该应用程序得到了社区的支持。无论您是在寻找教程、Stack Overflow 上发布问题的答案还是第三方扩展，Pandas 都是庞大生态系统的一部分。
• Polars： 尽管 Polars 相对较新，但其不断壮大的社区充满活力。文档维护良好，其开发者 Ritchie Vink 积极参与在 GitHub 等平台上帮助用户。虽然不像 Pandas 那么昂贵，但 Polars 周围的社区正在迅速发展。

以下是更多关于 Pandas 和 Polars 的简单比较信息，涵盖了之前未提及的其他差异。

Pandas 和 Polars 之间的更多差异

以下是 Pandas 和 Polars 库之间的表格格式的区别

了解 Pandas 的优缺点

以下是 Python 中 Pandas 库的一些优缺点

Pandas 的优点

1. 易于使用： Pandas 易于使用，许多方法都遵循与许多其他数据工具类似的命名约定，适合初学者。
2. 广泛采用： 作为使用最广泛的数据操作包之一，pandas 拥有庞大的用户群和丰富的学习资源。
3. 丰富的生态系统： 但它与 Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn 和 SQLAlchemy 等其他知名 Python 模块完美并行工作。
4. 灵活的数据处理： 接受 CSV、Excel、SQL、JSON 等格式，并包含通用过滤器、分组和数据透视表。
5. 适用于中小型数据集： 它对中小型数据集有效，并且非常适合大多数日常数据操作。
6. 广泛的功能： 提供处理缺失数据、连接 DataFrame、更改其结构和处理基于时间的数据的强大实用程序。

Pandas 的缺点

1. 大型数据性能问题： 无法处理非常大的数据 - Pandas 计算速度慢，并且很快会消耗大量内存。
2. 单线程： Pandas 未针对多线程操作进行优化，而其他一些库则支持，这使得 pandas 在许多 CPU 核心设备上表现更差。
3. 内存效率低下： 由于 Pandas 经常创建数据的多个副本，因此内存效率低下，特别是对于非常大的数据集。
4. 对大数据的有限支持： 虽然您可以将其与 Dask 或 PySpark 等大型工具一起使用，但它并非开箱即用就能很好地优化用于大数据环境。
5. 即时执行： 每个操作都立即执行，如果管理不当，尤其是在复杂的工作流中，可能会导致性能问题。

了解 Polars 的优缺点

以下是 Python 中 Polars 库的一些优缺点

Polars 的优点

1. 性能快速： Polars 经过高度优化，性能出色，特别是对于大型数据集。它利用多线程处理客户计算机中尽可能多的 CPU 核心。
2. 内存高效： Polars 基于 Apache Arrow 构建，使其能够以最少的内存使用量处理大型数据集。
3. 惰性执行： Polars 支持惰性执行，即操作被推迟到需要最终结果时才执行。这允许查询优化，从而加快处理速度。
4. 适用于大型数据集： Polars 旨在高效处理大型数据集，使其成为大数据应用程序或涉及大量数据的工作流的理想选择。
5. 并行处理： 该库本身旨在并行执行操作，这大大加快了数据处理任务。
6. 流式支持： Polars 原生支持流式数据，使其能够轻松处理连续或实时数据。
7. 高效的分组和聚合： Polars 中的分组、排序和过滤操作比 Pandas 快，这得益于并行化和优化。

Polars 的缺点

1. 学习曲线较陡： 尽管 API 与 Pandas 有些相似，但它需要调整，尤其是在处理惰性执行和链式操作时。
2. 生态系统较小： Polars 仍然是一个较新的库，与 Pandas 相比，第三方资源和社区支持较少。
3. 工具支持有限： 尽管 Polars 越来越受欢迎，但它尚未像 Pandas 那样与其他工具和库集成选项。
4. 熟悉度较低： 对于那些对 Pandas 经验丰富的用户来说，过渡到 Polars 可能需要学习新的模式和方法，尤其是在惰性计算方面。
5. 高级功能较少： 尽管 Polars 通常优化了 Pandas 中存在的高级功能，例如时间序列分析，但其中一些功能在 Polars 中仍在开发中，或者可能需要手动实现。

结论

Pandas 非常适合中小型数据集，因为它易于使用并与其他 Python 实用程序集成。Polars 非常适合处理大数据或流媒体应用程序，其中性能和内存优化是关键。

这两个库都有其优点。Pandas 因其简单性和社区支持而仍然是使用最广泛的工具，但 Polars 正在迅速普及，尤其是在大数据应用程序中。

两者之间的选择取决于您的数据集大小、性能需求以及对每个库的熟悉程度。