Почему Rust должен быть частью вашего набора инструментов — производительность, синтаксис и функции по сравнению с реальными примерами и тестами

Введение

В последние годы анализ данных и машинное обучение стали неотъемлемой частью многих предприятий и отраслей. В связи с растущей потребностью в эффективной обработке данных и их анализе для удовлетворения этой потребности было разработано несколько библиотек и инструментов.

Две из этих библиотек — Pandas и Polars. Pandas — популярная библиотека в экосистеме Python, которая предоставляет мощный и гибкий инструмент для работы с данными. С другой стороны, Polars — это более новый пакет Rust, целью которого является обеспечение быстрых и эффективных с точки зрения памяти возможностей манипулирования данными. В этой статье мы сравним эти две библиотеки и посмотрим, как они сочетаются друг с другом!

Сравнение

Структуры данных

И Pandas, и Polars предоставляют аналогичные структуры данных для хранения и обработки данных. У Pandas есть объекты DataFrame и Series, а у Polars также есть объекты DataFrame и Series. Однако Polars DataFrame более эффективно использует память, чем Pandas DataFrame, из-за использования функций управления памятью Rust.

Производительность

Одним из ключевых различий между Pandas и Polars является их производительность. Хотя Pandas — широко используемая и мощная библиотека, иногда она может работать медленно и потреблять много памяти, особенно при работе с большими наборами данных. Polars, с другой стороны, спроектирован так, чтобы быть быстрым и эффективным с точки зрения памяти.

Давайте рассмотрим пример загрузки и управления большим набором данных с использованием обеих библиотек и посмотрим, как их производительность и использование памяти сравниваются, начиная с примера с пандами:

Далее взглянем на пример с полярами:

В этом примере мы загружаем большой набор данных CSV и вычисляем среднее значение столбца, сгруппированного с другим столбцом. Когда мы запускаем эти примеры, мы видим значительную разницу в затраченном времени и использовании памяти.

Для набора данных с 1 миллионом строк и 10 столбцами истекшее время для Pandas составляет около 7 секунд, а использование памяти составляет около 300 МБ. Однако для Polars истекшее время составляет около 2 секунд, а использование памяти составляет около 50 МБ.

Этот пример показывает, что Polars может быть значительно быстрее и эффективнее использовать память, чем Pandas, при работе с большими наборами данных.

В целом, производительность является важным фактором, который следует учитывать при выборе между Pandas и Polars. Хотя Pandas — мощная и широко используемая библиотека, иногда она может работать медленно и потреблять много памяти при работе с большими наборами данных. Polars, с другой стороны, спроектирован так, чтобы быть быстрым и эффективно использовать память, что делает его отличным выбором для задач обработки данных и анализа, требующих высокой производительности.

Простота использования

Pandas существует уже давно и имеет более широкое сообщество, что упрощает поиск ресурсов и помощь в Интернете. Он также имеет более обширный набор возможностей и функций. С другой стороны, Polars относительно новый, и его сообщество все еще растет. Однако у Polars более простой API и его легче освоить, чем Pandas.

Преобразования данных

Ниже приведены два примера одного и того же преобразования данных, давайте сравним их, начиная с панд:

Теперь для тех же операций с использованием поляров:

Как видите, и Pandas, и Polars предоставляют множество функций для обработки и преобразования данных, хотя синтаксис может немного отличаться!

Машинное обучение

Pandas и Polars предоставляют инструменты и функции для машинного обучения, такие как предварительная обработка данных, разработка функций и обучение моделей. Однако у Pandas более обширный набор библиотек и инструментов для машинного обучения, чем у Polars, поскольку он существует уже долгое время и имеет более широкое сообщество.

Заключение:

В заключение, и Pandas, и Polars — отличные библиотеки для обработки и анализа данных, но они различаются по производительности, простоте использования и возможностям машинного обучения. Если вы отдаете приоритет производительности и эффективности использования памяти, Polars может быть лучшим вариантом. Однако, если вы предпочитаете большое сообщество и более обширные библиотеки машинного обучения, Pandas может быть лучшим выбором. В конечном счете, выбор между этими двумя библиотеками зависит от ваших конкретных потребностей и предпочтений.

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!