Polars 與 Pandas Python 資料幀的新時代？

北極熊與熊貓：有什麼區別？

如果您一直在關注 Python 的最新發展，您可能聽說過 Polars，一個用於處理資料的新程式庫。雖然 pandas 長期以來一直是首選庫，但 Polars 正在掀起波瀾，尤其是在處理大型數據集方面。那麼，Polars 有什麼大不了的呢？它和熊貓有什麼不同？讓我們來分解一下。

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什麼是極地？

Polars 是一個免費的開源函式庫，內建於 Rust（一種快速的現代程式語言）。它旨在幫助 Python 開發人員以更快、更有效率的方式處理資料。將其視為 pandas 的替代方案，當您處理 pandas 可能難以處理的非常大的資料集時，它會表現出色。

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為什麼要創建極地？

Pandas 已經存在很多年了，很多人仍然喜歡使用它。但隨著數據變得越來越大、越來越複雜，pandas 開始表現出一些弱點。 Polars 的創建者 Ritchie Vink 注意到了這些問題，並決定創造一些更快、更有效率的東西。甚至pandas 的創建者Wes McKinney 在一篇題為「我討厭pandas 的10 件事」 的部落格文章中也承認pandas 需要一些改進，尤其是在處理大型數據集時。

這就是 Polars 的用武之地，它的設計目標是速度極快且內存高效，這是 pandas 在處理大數據時面臨的兩個難題。

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主要差異：北極熊與熊貓

1. 速度

Polars 非常快。事實上，一些基準測試表明，在執行過濾或分組資料等常見操作時，Polars 的速度比 pandas 快5-10 倍。當您處理大型資料集時，這種速度差異尤其明顯。

2. 記憶體使用量

Polars 在記憶方面要有效率得多。它使用的記憶體比 pandas 少大約 5 到 10 倍，這意味著您可以處理更大的資料集而不會遇到記憶體問題。

3. 惰性執行

Polars 使用稱為延遲執行的東西，這意味著它不會在您編寫每個操作時立即運行它。相反，它會等到您編寫了一系列操作，然後立即運行它們。這有助於它優化並更快地運行。另一方面，Pandas 會立即運行每個操作，這對於大型任務來說可能會更慢。

4. 多執行緒

Polars 可以同時使用多個 CPU 核心來處理數據，這使得處理大數據集的速度更快。 Pandas 大多是單線程的，這意味著它一次只能使用一個 CPU 核心，這會減慢速度，尤其是在處理大型資料集時。

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為什麼 Polar 如此快速？

Polar 速度很快有幾個原因：

• 它是用 Rust 建構的，這是一種以其速度和安全性而聞名的程式語言，使其非常有效率。
• 它使用 Apache Arrow，這是一種在記憶體中儲存資料的特殊方式，可以更輕鬆、更快速地跨不同程式語言使用。

Rust 和 Apache Arrow 的組合使 Polars 在速度和記憶體使用方面比 pandas 更具優勢。

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Pandas 的優點和局限性

雖然 Polars 非常適合大數據，但 pandas 仍然佔有一席之地。 Pandas 非常適合中小型資料集，已經存在很長時間了，它擁有大量的功能和龐大的社區。因此，如果您不處理龐大的資料集，pandas 可能仍然是您的最佳選擇。

但是，隨著資料集變大，pandas 往往會使用更多記憶體並且速度變慢，這使得 Polars 在這些情況下成為更好的選擇。

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什麼時候該使用 Polar？

如果出現以下情況，您應該考慮使用 Polars：

• 您正在處理大型資料集（數百萬或數十億行）。
• 您需要速度和效能才能快速完成任務。
• 您有記憶體限制並且需要節省正在使用的記憶體量。

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結論

北極熊和熊貓都有各自的優點。如果您正在處理中小型資料集，pandas 仍然是一個很棒的工具。但如果您正在處理大型資料集並且需要更快、更有效率的記憶體效率，Polars 絕對值得嘗試。由於 Rust 和 Apache Arrow，其效能已提升，使其成為資料密集型任務的絕佳選擇。

隨著 Python 的不斷發展，Polars 可能會成為處理大數據的新的首選工具。

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