Polars vs Pandas Une nouvelle ère de dataframes en Python ?

Polars vs Pandas : quelle est la différence ?

Si vous avez suivi les développements récents de Python, vous avez probablement entendu parler de Polars, une nouvelle bibliothèque permettant de travailler avec des données. Alors que pandas est la bibliothèque incontournable depuis longtemps, Polars fait des vagues, notamment pour la gestion de grands ensembles de données. Alors, quel est le problème avec Polars ? En quoi est-il différent des pandas ? Décomposons-le.

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Qu’est-ce que Polars ?

Polars est une bibliothèque open source gratuite construite en Rust (un langage de programmation rapide et moderne). Il est conçu pour aider les développeurs Python à gérer les données de manière plus rapide et plus efficace. Considérez-le comme une alternative aux pandas, qui brille lorsque vous travaillez avec des ensembles de données très volumineux avec lesquels les pandas pourraient avoir des difficultés.

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Pourquoi Polars a-t-il été créé ?

Pandas existe depuis des années et beaucoup de gens aiment toujours l'utiliser. Mais à mesure que les données sont devenues plus volumineuses et plus complexes, les pandas ont commencé à montrer certaines faiblesses. Ritchie Vink, le créateur de Polars, a remarqué ces problèmes et a décidé de créer quelque chose de plus rapide et de plus efficace. Même Wes McKinney, le créateur des pandas, a admis dans un article de blog intitulé "10 choses que je déteste à propos des pandas" que les pandas pourraient bénéficier d'améliorations, en particulier avec de grands ensembles de données.

C'est là qu'intervient Polars, il est conçu pour être extrêmement rapide et efficace en termes de mémoire, deux choses avec lesquelles les pandas ont du mal à gérer le Big Data.

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Différences clés : polaires et pandas

1. Vitesse

Polars est très rapide. En fait, certains benchmarks montrent que les Polars peuvent être jusqu'à 5 à 10 fois plus rapides que les pandas lors de l'exécution d'opérations courantes, comme le filtrage ou le regroupement de données. Cette différence de vitesse est particulièrement visible lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données.

2. Utilisation de la mémoire

Polars est beaucoup plus efficace en matière de mémoire. Il utilise environ 5 à 10 fois moins de mémoire que les pandas, ce qui signifie que vous pouvez travailler avec des ensembles de données beaucoup plus volumineux sans rencontrer de problèmes de mémoire.

3. Exécution paresseuse

Polars utilise quelque chose appelé exécution paresseuse, ce qui signifie qu'il n'exécute pas immédiatement chaque opération au fur et à mesure que vous l'écrivez. Au lieu de cela, il attend que vous ayez écrit une série d’opérations, puis les exécute toutes en même temps. Cela l’aide à optimiser et à exécuter les choses plus rapidement. Pandas, en revanche, exécute chaque opération immédiatement, ce qui peut être plus lent pour les tâches volumineuses.

4. Multithreading

Polars peut utiliser plusieurs cœurs de processeur en même temps pour traiter les données, ce qui le rend encore plus rapide pour les grands ensembles de données. Pandas est principalement monothread, ce qui signifie qu'il ne peut utiliser qu'un seul cœur de processeur à la fois, ce qui ralentit les choses, en particulier avec de grands ensembles de données.

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Pourquoi Polars est-il si rapide ?

Polars est rapide pour plusieurs raisons :

• Il est construit en Rust, un langage de programmation connu pour sa rapidité et sa sécurité, ce qui le rend super efficace.
• Il utilise Apache Arrow, une manière spéciale de stocker des données en mémoire qui facilite et accélère le travail avec différents langages de programmation.

Cette combinaison de Rust et Apache Arrow donne aux Polars l'avantage sur les pandas en termes de vitesse et d'utilisation de la mémoire.

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Forces et limites des pandas

Bien que Polars soit idéal pour le big data, les pandas ont toujours leur place. Pandas fonctionne très bien avec des ensembles de données de petite à moyenne taille et existe depuis si longtemps qu'il possède des tonnes de fonctionnalités et une énorme communauté. Donc, si vous ne travaillez pas avec d’énormes ensembles de données, les pandas pourraient toujours être votre meilleure option.

Cependant, à mesure que vos ensembles de données augmentent, les pandas ont tendance à utiliser plus de mémoire et deviennent plus lents, ce qui fait de Polars un meilleur choix dans ces situations.

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Quand devriez-vous utiliser les Polars ?

Vous devriez envisager d'utiliser Polars si :

• You’re working with large datasets (millions or billions of rows).
• You need speed and performance to get your tasks done quickly.
• You have memory constraints and need to save on how much RAM you’re using.

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Conclusion

Both Polars and pandas have their strengths. If you’re working with small to medium datasets, pandas is still a great tool. But if you’re dealing with large datasets and need something faster and more memory efficient, Polars is definitely worth trying out. Its performance boosts, thanks to Rust and Apache Arrow, make it a fantastic option for data-intensive tasks.

As Python continues to evolve, Polars might just become the new goto tool for handling big data.

Happy Coding ? ?

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