Polars 与 Pandas Python 数据帧的新时代？

北极熊与熊猫：有什么区别？

如果您一直关注 Python 的最新发展，您可能听说过 Polars，一个用于处理数据的新库。虽然 pandas 长期以来一直是首选库，但 Polars 正在掀起波澜，尤其是在处理大型数据集方面。那么，Polars 有什么大不了的呢？它和熊猫有什么不同？让我们来分解一下。

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什么是极地？

Polars 是一个免费的开源库，内置于 Rust（一种快速的现代编程语言）。它旨在帮助 Python 开发人员以更快、更高效的方式处理数据。将其视为 pandas 的替代方案，当您处理 pandas 可能难以处理的非常大的数据集时，它会表现出色。

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为什么要创建极地？

Pandas 已经存在很多年了，很多人仍然喜欢使用它。但随着数据变得越来越大、越来越复杂，pandas 开始表现出一些弱点。 Polars 的创建者 Ritchie Vink 注意到了这些问题，并决定创造一些更快、更高效的东西。甚至 pandas 的创建者 Wes McKinney 在一篇题为 “我讨厌 pandas 的 10 件事” 的博客文章中也承认 pandas 需要一些改进，尤其是在处理大型数据集时。

这就是 Polars 的用武之地，它的设计目标是速度极快且内存高效，这是 pandas 在处理大数据时面临的两个难题。

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主要区别：北极熊与熊猫

1. 速度

Polars 非常快。事实上，一些基准测试表明，在执行过滤或分组数据等常见操作时，Polars 的速度比 pandas 快5-10 倍。当您处理大型数据集时，这种速度差异尤其明显。

2. 内存使用情况

Polars 在记忆方面要高效得多。它使用的内存比 pandas 少大约 5 到 10 倍，这意味着您可以处理更大的数据集而不会遇到内存问题。

3. 惰性执行

Polars 使用称为延迟执行的东西，这意味着它不会在您编写每个操作时立即运行它。相反，它会等到您编写了一系列操作，然后立即运行它们。这有助于它优化并更快地运行。另一方面，Pandas 会立即运行每个操作，这对于大型任务来说可能会更慢。

4. 多线程

Polars 可以同时使用多个 CPU 核心来处理数据，这使得处理大数据集的速度更快。 Pandas 大多是单线程的，这意味着它一次只能使用一个 CPU 核心，这会减慢速度，尤其是在处理大型数据集时。

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为什么 Polar 如此快？

Polar 速度很快有几个原因：

• 它是用 Rust 构建的，这是一种以其速度和安全性而闻名的编程语言，使其非常高效。
• 它使用 Apache Arrow，这是一种在内存中存储数据的特殊方式，可以更轻松、更快速地跨不同编程语言使用。

Rust 和 Apache Arrow 的组合使 Polars 在速度和内存使用方面比 pandas 更具优势。

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Pandas 的优点和局限性

虽然 Polars 非常适合大数据，但 pandas 仍然占有一席之地。 Pandas 非常适合中小型数据集，并且已经存在很长时间了，它拥有大量的功能和庞大的社区。因此，如果您不处理庞大的数据集，pandas 可能仍然是您的最佳选择。

但是，随着数据集变大，pandas 往往会使用更多内存并且速度变慢，这使得 Polars 在这些情况下成为更好的选择。

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什么时候应该使用 Polar？

如果出现以下情况，您应该考虑使用 Polars：

• 您正在处理大型数据集（数百万或数十亿行）。
• 您需要速度和性能才能快速完成任务。
• 您有内存限制并且需要节省正在使用的内存量。

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结论

北极熊和熊猫都有各自的优点。如果您正在处理中小型数据集，pandas 仍然是一个很棒的工具。但如果您正在处理大型数据集并且需要更快、更高效的内存效率，Polars 绝对值得尝试。得益于 Rust 和 Apache Arrow，其性能得到提升，使其成为数据密集型任务的绝佳选择。

随着 Python 的不断发展，Polars 可能会成为处理大数据的新的首选工具。

编码愉快？ ？

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