Pandas处理数据太慢,来试试Polars吧!

裸睡的猪

共 2803字,需浏览 6分钟

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2021-04-28 13:37


很多人在学习数据分析的时候,肯定都会用到Pandas这个库,非常的实用!


从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json),或者对数据进行切片和分割组合多个数据源,Pandas都能够很好的满足。


Pandas最初发布于2008年,使用Python、Cython和C编写的。是一个超级强大、快速易于使用的Python库,用于数据分析和处理。



当然Pandas也是有不足之处的,比如不具备多处理器,处理较大的数据集速度很慢。


今天,小F就给大家介绍一个新兴的Python库——Polars。


使用语法和Pandas差不多,处理数据的速度却比Pandas快了不少。



一个是大熊猫,一个是北极熊~


GitHub地址:https://github.com/ritchie46/polars


使用文档:https://ritchie46.github.io/polars-book/


Polars是通过Rust编写的一个库,Polars的内存模型是基于Apache Arrow。


Polars存在两种API,一种是Eager API,另一种则是Lazy API。


其中Eager API和Pandas的使用类似,语法差不太多,立即执行就能产生结果。



而Lazy API就像Spark,首先将查询转换为逻辑计划,然后对计划进行重组优化,以减少执行时间和内存使用。


安装Polars,使用百度pip源。


# 安装polars
pip install polars -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/


安装成功后,开始测试,比较Pandas和Polars处理数据的情况。


使用某网站注册用户的用户名数据进行分析,包含约2600万个用户名的CSV文件。


文件已上传公众号,获取方式见文末。


import pandas as pd

df = pd.read_csv('users.csv')
print(df)


数据情况如下。



此外还使用了一个自己创建的CSV文件,用以数据整合测试。


import pandas as pd

df = pd.read_csv('fake_user.csv')
print(df)


得到结果如下。



首先比较一下两个库的排序算法耗时。


import timeit
import pandas as pd

start = timeit.default_timer()

df = pd.read_csv('users.csv')
df.sort_values('n', ascending=False)
stop = timeit.default_timer()

print('Time: ', stop - start)

-------------------------
Time:  27.555776743218303


可以看到使用Pandas对数据进行排序,花费了大约28s。


import timeit
import polars as pl

start = timeit.default_timer()

df = pl.read_csv('users.csv')
df.sort(by_column='n', reverse=True)
stop = timeit.default_timer()

print('Time: ', stop - start)

-----------------------
Time:  9.924110282212496


Polars只花费了约10s,这意味着Polars比Pandas快了2.7倍。


下面,我们来试试数据整合的效果,纵向连接。


import timeit
import pandas as pd

start = timeit.default_timer()

df_users = pd.read_csv('users.csv')
df_fake = pd.read_csv('fake_user.csv')
df_users.append(df_fake, ignore_index=True)
stop = timeit.default_timer()

print('Time: ', stop - start)

------------------------
Time:  15.556222308427095


使用Pandas耗时15s。


import timeit
import polars as pl

start = timeit.default_timer()

df_users = pl.read_csv('users.csv')
df_fake = pl.read_csv('fake_user.csv')
df_users.vstack(df_fake)
stop = timeit.default_timer()

print('Time: ', stop - start)

-----------------------
Time:  3.475433263927698


Polars居然最使用了约3.5s,这里Polars比Pandas快了4.5倍。


通过上面的比较,Polars在处理速度上表现得相当不错。


可以是大家在未来处理数据时,另一种选择~


当然,Pandas目前历时12年,已经形成了很成熟的生态,支持很多其它的数据分析库。


Polars则是一个较新的库,不足的地方还有很多。


如果你的数据集对于Pandas来说太大,对于Spark来说太小,那么Polars便是你可以考虑的一个选择。

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