Сравнение популярных библиотек Python для обработки данных
Введение
DataFrames — это популярная структура данных, используемая для обработки и анализа данных в Python. Pandas и Dask — две популярные библиотеки, которые обеспечивают функциональность DataFrame в Python.
Панды DataFrames
Pandas — это быстрая, мощная и гибкая библиотека анализа данных с открытым исходным кодом, которая предоставляет структуру данных DataFrame для работы с табличными данными. Pandas построен на основе NumPy и предоставляет простые в использовании функции обработки данных и инструменты визуализации данных.
Pandas DataFrame — это двумерная табличная структура данных со столбцами потенциально разных типов. Это похоже на электронную таблицу или таблицу SQL с именованными столбцами и пронумерованными строками. Pandas предоставляет богатый набор операций для обработки и преобразования данных, включая слияние, группировку, фильтрацию и поворот.
Вот пример создания Pandas DataFrame:
Это выведет следующий DataFrame:
Dask DataFrames
Dask — это гибкая библиотека параллельных вычислений для аналитических вычислений на Python. Dask предоставляет структуру данных DataFrame, предназначенную для работы с наборами данных, объем которых превышает объем памяти. Dask DataFrames построены поверх Pandas DataFrame и предоставляют аналогичный API.
Dask DataFrames предназначены для работы с платформами параллельных вычислений, такими как dask.distributed, что позволяет Dask масштабировать вычисления между несколькими ядрами и несколькими машинами. Dask DataFrames можно использовать для обработки наборов данных, которые слишком велики, чтобы поместиться в память на одном компьютере.
Вот пример создания Dask DataFrame:
Это выведет тот же DataFrame, что и в предыдущем примере, но это будет Dask DataFrame с двумя разделами.
Различия между Pandas и Dask DataFrames
Хотя Pandas и Dask DataFrames имеют схожий API, следует помнить о некоторых ключевых различиях.
Во-первых, Pandas предназначен для работы с наборами данных, которые помещаются в память на одной машине. Dask, с другой стороны, предназначен для работы с наборами данных размером больше памяти, для которых могут потребоваться распределенные вычисления.
Во-вторых, операции Dask могут выполняться лениво, что позволяет более эффективно использовать память и вычисления. Операции Pandas оцениваются с нетерпением, что может быть менее эффективным с точки зрения использования памяти для больших наборов данных.
Наконец, функциональность распределенных вычислений Dask позволяет масштабировать вычисления между несколькими ядрами и несколькими машинами. Панды ограничены одной машиной.
Важно выбрать подходящую библиотеку в зависимости от размера и сложности вашего набора данных, а также доступных вычислительных ресурсов.
Сравнение Pandas DataFrame API и Dask DataFrames
Производительность
Pandas — это быстрая библиотека для обработки данных в наборах данных малого и среднего размера. Однако при больших наборах данных он может стать медленным и интенсивно использовать память. Dask, с другой стороны, использует параллельную обработку для обработки наборов данных, превышающих размер памяти, и лучше подходит для распределенных вычислений на больших наборах данных.
Чтобы продемонстрировать эту разницу в производительности, мы можем создать большой набор данных и сравнить время обработки Pandas и Dask для некоторых распространенных операций.
Запустив этот код на машине с 4 ядрами и 16 ГБ оперативной памяти, мы получим следующий результат:
Как мы видим, Dask значительно быстрее, чем Pandas, для этой операции с большим набором данных.
Простота использования
Pandas — более удобная библиотека, и ее проще использовать, чем Dask. Pandas имеет простой и интуитивно понятный синтаксис, а его функции предназначены для бесперебойной совместной работы. Dask, с другой стороны, требует более специализированных знаний и может потребовать дополнительного обучения.
Чтобы проиллюстрировать разницу в простоте использования, давайте сравним синтаксис некоторых распространенных операций в Pandas и Dask.
Как мы видим, синтаксис для Pandas и Dask очень похож, но Dask требует вызова дополнительного метода compute() при выполнении агрегации.
Масштабируемость
Dask предназначен для масштабирования для обработки наборов данных, превышающих объем памяти, в то время как Pandas ограничен наборами данных, которые помещаются в память. Dask может распределять вычисления между несколькими ядрами или даже несколькими машинами, что позволяет ему обрабатывать гораздо большие наборы данных, чем Pandas.
Чтобы продемонстрировать масштабируемость Dask, давайте сравним время обработки большого набора данных с использованием как Pandas, так и Dask.
Запустив этот код на машине с 4 ядрами и 16 ГБ оперативной памяти, мы получим следующий результат:
Как мы видим, Dask намного быстрее, чем Pandas, для этой операции с большим набором данных. Возможность масштабирования Dask делает его лучшим выбором для обработки больших наборов данных.
Заключение
В заключение, как Pandas, так и Dask DataFrames являются мощными инструментами для обработки и анализа данных в Python. Pandas лучше подходит для наборов данных малого и среднего размера, которые помещаются в память, в то время как Dask предназначен для обработки наборов данных, превышающих размер памяти, с помощью распределенных вычислений.
Хотя Pandas проще в использовании, производительность и масштабируемость Dask делают его лучшим выбором для обработки больших наборов данных. Однако Dask требует более специализированных знаний и может потребовать дополнительного обучения.
Важно выбрать подходящую библиотеку в зависимости от размера и сложности вашего набора данных, а также доступных вычислительных ресурсов!
Спасибо, что прочитали мою историю!
Подпишитесь бесплатно, чтобы получать уведомления, когда я публикую новую историю!
Найди меня в LinkedIn и Kaggle!
… и я буду рад вашим отзывам!
