Goodbye Pandas : Fireducks는 125 배 빠른 성능을 제공합니다

Fireducks로 데이터 워크 플로우를 과급합니다 : Pandas보다 125 배 더 빠른 Python 라이브러리 팬더가 대규모 데이터 세트를 처리 할 때까지 끝없는 기다림에 지쳤습니까? 빠르게 진행되는 데이터 과학 세계에서 효율성이 핵심입니다. 데이터 세트가 점점 더 복잡해지면서 더 빠른 처리 도구의 필요성이 중요 해집니다. NEC가 개발 한 혁신적인 파이썬 라이브러리 인 Fireducks는 솔루션을 제공합니다. 이는 팬더보다 최대 125 배 빠른 속도를 제공합니다. 이로 인해 데이터 과학자, 분석가 및 개발자 모두에게 귀중한 자산이됩니다. 목차

fireducks는 무엇입니까? 성능 벤치 마크 Fireducks vs. Pandas : 실용적인 비교

1 단계 : 라이브러리 가져 오기 2 단계 : 샘플 데이터 생성 3 단계 : Fireducks Dataframe 생성 4 단계 : 타이밍 팬더 실행 5 단계 : 타이밍 Fireducks 실행 6 단계 : 성능 비교

• Fireducks의 주요 장점
유용한 자원 자주 묻는 질문
fireducks는 무엇입니까? Fireducks는 데이터 분석을 간소화하도록 설계된 고성능 파이썬 라이브러리입니다. Fireducks는 고성능 컴퓨팅에 대한 NEC의 광범위한 전문 지식을 활용하여 탁월한 속도와 효율성을 제공합니다.
• 타오르는 속도 :
  • 팬더보다 최대 125 배 더 빠른 처리를 달성하십시오. 원활한 호환성 :
  친숙한 Pandas API를 사용하여 코드 변경을 최소화합니다. 지능형 최적화 :
  • 는 게으른 평가를 사용하여 운영을 최적화하고 자원을 보존합니다.
  성능 벤치 마크 FireDucks의 성능은 다양한 크기의 데이터 세트에서 핵심 데이터 과학 운영 (조인 및 그룹 비)를 평가하는 벤치 마크 제품군 인 DB-Benchmark를 사용하여 엄격하게 테스트되었습니다. 2024 년 9 월 10 일 현재, Fireducks는 탁월한 성능을 보여 주었으며, Groupby의 최고 성능을 강화하고 대형 데이터 세트에서 작업에 참여했습니다.
  • .
  자세한 벤치 마크 결과를 보려면 공식 결과 링크
  • 포괄적 인 벤치마킹 세부 정보는
  벤치마킹 세부 사항 링크 에서 확인할 수 있습니다
Fireducks vs. Pandas : 실용적인 비교

실제 시나리오를 사용하여 Fireducks와 Pandas를 비교해 봅시다. 우리는 데이터, 필터, Groupby 작업 및 집계를로드하여 Fireducks의 속도 장점을 강조합니다.1 단계 : 라이브러리 가져 오기

2 단계 : 샘플 데이터 생성

이것은 임의의 정수 (열 'A')와 플로팅 포인트 숫자 (열 'B')를 포함하는 1 천만 행으로 Pandas Dataframe ()을 만듭니다. 3 단계 : Fireducks Dataframe 생성 import pandas as pd import fireducks.pandas as fpd import numpy as np import time

Pandas Dataframe은 FireDucks Dataframe ()로 변환됩니다. 4 단계 : 타이밍 팬더 실행

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

이것은 Pandas Dataframe에서 Groupby 작업에 걸리는 시간을 측정합니다. 5 단계 : 타이밍 Fireducks 실행

이것은 Fireducks Dataframe에서 동일한 Groupby 작업을 수행하고 실행 시간을 측정합니다. 6 단계 : 성능 비교 df_pandas 이것은 팬더를 통한 Fireducks의 속도 개선을 계산하고 인쇄합니다. Fireducks의 주요 장점

광범위한 플랫폼 지원 :

는 Linux, Windows (WSL을 통해) 및 MacOS에서 원활하게 작동합니다. 손쉬운 전환 :

df_fireducks = fpd.DataFrame(df_pandas)

친숙한 팬더 API는 부드러운 학습 곡선을 보장합니다. 자동화 된 효율성 :

게으른 평가 및 자동 최적화가 무대 뒤에서 성능을 처리합니다. df_fireducks 유용한 자원

공식 문서 :

FireDucks Docs

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")

github 저장소 :

FireDucks github

NYC 데모 노트 :

NYC 데모 노트북 링크

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")

트위터/x :

@fireducksdev

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

결론 FireDucks는 데이터 분석 효율의 극적인 개선을 제공하여 팬더보다 최대 125 배 빠른 속도를 달성합니다. Pandas API, 게으른 평가 및 자동 최적화와의 호환성은 대규모 데이터 세트로 작업하는 데이터 전문가를위한 강력한 도구입니다. 자주 묻는 질문

Q1. FireDucks는 팬더와 호환 되나요?

A 예, 동일한 API를 사용합니다. Q2. Windows에서 Fireducks를 사용할 수 있습니까? Q3. Fireducks는 Polars 또는 Dask와 어떻게 비교됩니까?

A. Fireducks는 게으른 평가 및 자동 최적화로 인해 성능과 사용 편의성이 뛰어납니다. Q4. Fireducks가 무료입니까?

A 예, 제한된 기능으로 무료 계획을 사용할 수 있습니다. 유료 계획은 확장 된 기능을 제공합니다.
• 를 실제 링크로 바꾸는 것을 잊지 마십시오

위 내용은 Goodbye Pandas : Fireducks는 125 배 빠른 성능을 제공합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!