Au revoir Pandas: Fireducks propose des performances 125x plus rapides

Super-chargez vos workflows de données avec des fireducks: une bibliothèque Python 125x plus rapidement que Pandas

Êtes-vous fatigué de l'attente sans fin pour les pandas pour traiter les ensembles de données massifs? Dans le monde rapide de la science des données, l'efficacité est essentielle. À mesure que les ensembles de données deviennent plus grands et plus complexes, le besoin d'outils de traitement plus rapides devient critique. FIREDUCKS, une bibliothèque de python révolutionnaire développée par NEC, offre une solution - des vitesses d'élimination jusqu'à 125 fois plus rapides que les pandas. Cela en fait un atout inestimable pour les scientifiques des données, les analystes et les développeurs.

Table des matières

• Qu'est-ce que les feux?
• Benchmarks de performance
• Fireducks vs Pandas: une comparaison pratique
  • Étape 1: Importation de bibliothèques
  • Étape 2: générer des exemples de données
  • Étape 3: Création d'un dataframe de data Fireucks
  • Étape 4: Timing Pandas Exécution
  • Étape 5: Exécution de timings de timings
  • Étape 6: Comparaison des performances
• Avantages clés des Fireducks
• Ressources utiles
• Les questions fréquemment posées

Qu'est-ce que les feux?

FIREDUCKS est une bibliothèque Python haute performance conçue pour rationaliser l'analyse des données. Tirant parti de l'expertise approfondie de la NEC en informatique haute performance, Fireducks offre une vitesse et une efficacité exceptionnelles.

• Vitesse flamboyante: atteindre jusqu'à 125 fois un traitement plus rapide que les pandas.
• Compatibilité transparente: utilise l'API Pandas familière, minimisant les modifications de code.
• Optimisation intelligente: utilise une évaluation paresseuse pour optimiser les opérations et conserver les ressources.

Benchmarks de performance

Les performances de

Fireducks ont été rigoureusement testées à l'aide de DB-Benchmark, une suite de référence évaluant les opérations de science des données de base (comme les jointures et les groupes) sur des ensembles de données de tailles variables. Depuis le 10 septembre 2024, les FIREDUCKS ont démontré des performances supérieures, solidifiant sa position en tant que meilleur interprète pour Groupby et rejoignent les opérations sur de grands ensembles de données.

• Pour les résultats de référence détaillés, visitez Résultats officiels lien .
• Les détails complets des benchmarking sont disponibles sur Détails d'analyse comparative lien .

Fireducks vs Pandas: une comparaison pratique

Comparons les foyer et les pandas en utilisant un scénario du monde réel. Nous chargerons les données, filtrer, effectuer des opérations groupby et agréger, mettant en évidence les avantages de vitesse de Fireducks.

Étape 1: Importation de bibliothèques

import pandas as pd
import fireducks.pandas as fpd
import numpy as np
import time

Étape 2: générer des exemples de données

num_rows = 10_000_000
df_pandas = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(1, 100, num_rows),
    'B': np.random.rand(num_rows),
})

Cela crée un Pandas DataFrame (df_pandas) avec 10 millions de lignes, contenant des entiers aléatoires (colonne 'A') et des nombres à virgule flottante (colonne 'B').

Étape 3: Création d'un dataframe de data Fireucks

df_fireducks = fpd.DataFrame(df_pandas)

Le Pandas Dataframe est converti en un dataframe de FIREDUCKS (df_fireducks).

Étape 4: Timing Pandas Exécution

start_time = time.time()
result_pandas = df_pandas.groupby('A')['B'].sum()
pandas_time = time.time() - start_time
print(f"Pandas execution time: {pandas_time:.4f} seconds")

Cela mesure le temps pris pour une opération de groupe sur le Pandas DataFrame.

Étape 5: Exécution de timings de timings

start_time = time.time()
result_fireducks = df_fireducks.groupby('A')['B'].sum()
fireducks_time = time.time() - start_time
print(f"FireDucks execution time: {fireducks_time:.4f} seconds")

Cela effectue la même opération Groupby sur les dataframe de FIREDUCKS et mesure son temps d'exécution.

Étape 6: Comparaison des performances

speed_up = pandas_time / fireducks_time
print(f"FireDucks is approximately {speed_up:.2f} times faster than pandas.")

Cela calcule et imprime l'amélioration de la vitesse des firecs sur les pandas.

Avantages clés des Fireducks

• Support de plate-forme large: Fonctionne de manière transparente sur Linux, Windows (via WSL) et MacOS.
• Transition sans effort: L'API Pandas familière assure une courbe d'apprentissage en douceur.
• Efficacité automatisée: Évaluation paresseuse et optimisation automatique des performances des performances en coulisses.

Ressources utiles

• Documentation officielle: Docs Fireducks
• Référentiel GitHub: FIREDUCKS GITHUB
• NYC Demo Notebook: NYC Demo Notebook Link
• Twitter / x: @fireducksdev

Conclusion

Fireducks offre une amélioration spectaculaire de l'efficacité de l'analyse des données, atteignant des vitesses allant jusqu'à 125 fois plus rapidement que les pandas. Sa compatibilité avec l'API Pandas, l'évaluation paresseuse et l'optimisation automatique en font un outil puissant pour les professionnels des données travaillant avec de grands ensembles de données.

Les questions fréquemment posées

Q1. Les Fireducks sont-ils compatibles avec les pandas? A. Oui, il utilise la même API.

Q2. Les foyer peuvent-ils être utilisés sur Windows? A. Oui, via WSL.

Q3. Comment les foyer se comparent-ils aux polaires ou à la prise en main? A. Les feux de feu excellent-ils dans les performances et la facilité d'utilisation en raison de son évaluation paresseuse et de son optimisation automatique.

Q4. Fireducks est-il gratuit? A. Oui, un plan gratuit est disponible avec des fonctionnalités limitées; Les plans payants offrent des fonctionnalités élargies.

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