Kodėl verta žinoti apie Polars
Jei dirbate su duomenimis Python aplinkoje, greičiausiai esate girdėję apie Pandas – tai tarsi duomenų analizės šveicariškas peilis, kurį naudoja beveik kiekvienas data scientist’as. Tačiau pastaraisiais metais vis dažniau girdime apie Polars – biblioteką, kuri žada ne tik panašų funkcionalumą, bet ir žymiai greitesnį veikimą. Ar tai tik dar vienas hype’as, ar tikrai verta peržiūrėti savo įrankių rinkinį?
Polars atsirado kaip atsakas į kai kurias Pandas problemas – lėtą veikimą su dideliais duomenų kiekiais, neintuityvų elgesį su kopijavimu ir atminties valdymą. Sukurta naudojant Rust programavimo kalbą, ši biblioteka pastatyti ant Apache Arrow formato pamatų, kas leidžia pasiekti itin greitą duomenų apdorojimą. O svarbiausia – ji išlaiko panašią sintaksę, todėl perėjimas nėra toks skausmingas, kaip galėtumėte pagalvoti.
Kas įdomiausia, Polars nėra tiesiog „greitesnis Pandas”. Tai visiškai naujas požiūris į duomenų apdorojimą, kuris naudoja lazy evaluation principą ir query optimization. Tai reiškia, kad jūsų kodas ne tik veikia greičiau, bet ir efektyviau naudoja resursus.
Kaip Polars skiriasi nuo Pandas
Pirmasis ir akivaizdžiausias skirtumas – greitis. Polars gali būti 5-10 kartų greitesnis už Pandas atliekant įprastas operacijas, o kai kuriose situacijose skirtumas gali siekti net 50 kartų. Tai pasiekiama dėl kelių priežasčių: paralelizacijos, efektyvesnio atminties naudojimo ir query optimization.
Pandas buvo sukurtas prieš daugiau nei dešimtmetį, kai kompiuteriai turėjo mažiau branduolių ir atminties. Jis dažniausiai naudoja tik vieną CPU branduolį, net jei jūsų kompiuteris turi 8 ar 16. Polars, priešingai, automatiškai išnaudoja visus prieinamus branduolius. Jums nereikia nieko specialiai konfigūruoti – tiesiog rašote kodą, o Polars pasirūpina optimizavimu.
Kitas svarbus skirtumas – duomenų tipai. Polars yra griežtesnis su tipais, kas iš pradžių gali atrodyti kaip trūkumas, bet ilgalaikėje perspektyvoje padeda išvengti subtilių klaidų. Jei turite stulpelį su skaičiais, jis liks skaičiais, nebent aiškiai nurodote kitaip. Pandas kartais gali „pagelbėti” ir automatiškai pakeisti tipus, kas ne visada baigiasi gerai.
Praktinis darbo pradžia su Polars
Instaliavimas paprastas kaip ir bet kurios kitos Python bibliotekos:
„`
pip install polars
„`
Jei planuojate dirbti su dideliais duomenų kiekiais, verta įdiegti ir papildomus komponentus:
„`
pip install ‘polars[all]’
„`
Pradėkime nuo paprasčiausio pavyzdžio – duomenų nuskaitymo. Čia sintaksė labai panaši į Pandas:
„`python
import polars as pl
df = pl.read_csv(‘duomenys.csv’)
„`
Tačiau jau šiame etape matome skirtumą – Polars nuskaito duomenis greičiau, ypač jei failas didelis. O jei norite dar didesnio greičio, galite naudoti lazy API:
„`python
df = pl.scan_csv(‘duomenys.csv’)
„`
Skirtumas tarp `read_csv` ir `scan_csv` yra fundamentalus. Pirmasis iš karto įkelia visus duomenis į atmintį, o antrasis sukuria tik „planą”, kaip tuos duomenis apdoroti. Faktinis skaitymas įvyksta tik tada, kai iškviečiate `.collect()` metodą. Tai leidžia Polars optimizuoti visą operacijų grandinę ir nuskaityti tik tuos duomenis, kurie tikrai reikalingi.
Duomenų manipuliavimas Polars būdu
Vienas iš didžiausių Polars privalumų – expresijos (expressions). Tai galinga abstrakcija, leidžianti rašyti kompaktišką ir skaitomą kodą. Pavyzdžiui, jei norite filtruoti duomenis ir sukurti naują stulpelį:
„`python
result = df.filter(
pl.col(‘amžius’) > 25
).with_columns(
(pl.col(‘atlyginimas’) * 1.1).alias(‘atlyginimas_su_priedu’)
)
„`
Palyginkite su Pandas:
„`python
result = df[df[‘amžius’] > 25].copy()
result[‘atlyginimas_su_priedu’] = result[‘atlyginimas’] * 1.1
„`
Polars versija ne tik trumpesnė, bet ir aiškiau parodo, ką darote. Be to, `.copy()` Pandas versijoje yra būtinas, kad išvengtumėte „SettingWithCopyWarning” – vienos iš labiausiai nekenčiamų Pandas ypatybių.
Grupavimas ir agregavimas Polars taip pat yra intuityvi:
„`python
result = df.group_by(‘miestas’).agg([
pl.col(‘atlyginimas’).mean().alias(‘vidutinis_atlyginimas’),
pl.col(‘amžius’).max().alias(‘vyriausias’),
pl.count().alias(‘darbuotoju_skaicius’)
])
„`
Čia matome, kaip galime atlikti kelias agregacijas vienu metu, ir kiekviena automatiškai paralelizuojama. Pandas tokiems dalykams dažnai reikia kelių žingsnių arba sudėtingesnės sintaksės.
Lazy evaluation – kai tingumas yra dorybė
Viena iš galingiausių Polars savybių yra lazy evaluation režimas. Tai reiškia, kad jūsų operacijos neįvykdomos iš karto – vietoj to, Polars sukuria optimizavimo planą ir įvykdo viską efektyviausiu būdu.
Įsivaizduokite tokią situaciją: turite 10GB duomenų failą ir norite:
1. Nuskaityti duomenis
2. Filtruoti pagal datą
3. Pasirinkti tik kelis stulpelius
4. Grupuoti ir agregavoti
Su eager evaluation (kaip Pandas), kiekvienas žingsnis įvykdomas atskirai, ir tarpiniai rezultatai saugomi atmintyje. Su lazy evaluation, Polars pažiūri į visą operacijų grandinę ir supranta: „O, man iš tikrųjų reikia tik šių stulpelių, ir tik šių eilučių. Kodėl turėčiau skaityti viską?”
Praktinis pavyzdys:
„`python
lazy_df = pl.scan_csv(‘dideli_duomenys.csv’)
result = (
lazy_df
.filter(pl.col(‘data’) > ‘2023-01-01’)
.select([‘vardas’, ‘atlyginimas’, ‘skyrius’])
.group_by(‘skyrius’)
.agg(pl.col(‘atlyginimas’).mean())
.collect() # Tik čia faktiškai įvykdoma
)
„`
Polars automatiškai optimizuoja šią užklausą: nuskaitys tik reikalingus stulpelius, pritaikys filtrą kuo anksčiau, ir viską padarys paraleliai. Jums nereikia būti optimizavimo ekspertu – Polars pasirūpina už jus.
Kada Polars yra geresnis pasirinkimas
Nors Polars yra įspūdingas, tai nereiškia, kad turėtumėte visur keisti Pandas į Polars. Yra situacijos, kai vienas ar kitas įrankis yra tinkamesnis.
Polars puikiai tinka, kai:
– Dirbate su dideliais duomenų kiekiais (>1GB)
– Jums svarbus greitis ir našumas
– Atliekate daug transformacijų ir agregacijų
– Norite geresnio atminties valdymo
– Kuriate production sistemą, kur našumas kritinis
Pavyzdžiui, jei analizuojate milijonus įrašų turinčius log failus, Polars gali sutaupyti ne tik laiko, bet ir pinigų – jums gali prireikti mažiau galingos (ir pigesnės) infrastruktūros.
Tačiau Pandas vis dar turi savo vietą:
– Mažesniems duomenų kiekiams (keli MB), kur greičio skirtumas nežymus
– Kai naudojate daug trečiųjų šalių bibliotekų, kurios integruotos su Pandas
– Prototipavimui ir greitam tyrinėjimui Jupyter notebook’uose
– Kai komanda jau gerai išmano Pandas ir nėra laiko mokytis naujo įrankio
Reikia paminėti, kad Polars ekosistema dar auga. Nors pagrindinė funkcionalumas yra puikus, kai kurios specializuotos operacijos ar integracijos su kitais įrankiais gali būti ribotos. Pandas turi daugiau nei dešimtmetį sukauptų bibliotekų, įskiepių ir Stack Overflow atsakymų.
Migracija iš Pandas į Polars
Jei nusprendėte išbandyti Polars, gera žinia – jums nereikės perrašyti visko nuo nulio. Daugelis operacijų yra panašios, tik sintaksė šiek tiek skiriasi.
Štai keletas dažniausių operacijų palyginimas:
**Stulpelio pasirinkimas:**
„`python
# Pandas
df[‘vardas’]
# Polars
df.select(‘vardas’)
„`
**Filtravimas:**
„`python
# Pandas
df[df[‘amžius’] > 30]
# Polars
df.filter(pl.col(‘amžius’) > 30)
„`
**Naujo stulpelio kūrimas:**
„`python
# Pandas
df[‘naujas’] = df[‘a’] + df[‘b’]
# Polars
df.with_columns((pl.col(‘a’) + pl.col(‘b’)).alias(‘naujas’))
„`
Vienas patarimas – pradėkite nuo nedidelės projekto dalies. Pavyzdžiui, jei turite duomenų apdorojimo pipeline’ą, pakeiskite vieną ar du žingsnius į Polars ir pamatysite, kaip tai veikia. Nebandykite viską pakeisti iš karto.
Taip pat verta žinoti, kad Polars turi `.to_pandas()` metodą, o Pandas DataFrame galima konvertuoti į Polars su `pl.from_pandas()`. Tai leidžia palaipsniui migravoti ir naudoti abu įrankius kartu, kol visiškai nepersiorientuosite.
Ateities perspektyvos ir bendruomenė
Polars bendruomenė auga sparčiai. GitHub’e projektas turi dešimtis tūkstančių žvaigždučių, ir aktyviai vystomas. Kas svarbiau – už Polars stovi ne tik open source entuziastai, bet ir įmonės, kurios naudoja jį production aplinkoje.
Vienas iš įdomiausių dalykų – Polars kūrėjai aktyviai klauso bendruomenės. Jei rasite klaidą ar pasiūlysite funkcionalumą, yra didelė tikimybė, kad tai bus greitai išspręsta. Dokumentacija nuolat gerėja, ir jau dabar yra gana išsami.
Kalbant apie ateitį, Polars komanda dirba prie GPU palaikymo, dar geresnės integracijos su kitomis sistemomis, ir papildomų optimizacijų. Tai rodo, kad projektas nėra trumpalaikis eksperimentas, o rimtas įrankis, kuris čia pasilikti.
Dar vienas aspektas – Polars naudoja Apache Arrow formatą, kuris tampa standartu duomenų mainams tarp skirtingų sistemų. Tai reiškia, kad Polars gerai integruojasi su kitomis modernaus duomenų stack’o dalimis – DuckDB, Apache Spark, ir pan.
Kas verta žinoti prieš šuolį
Jei vis dar svarstote, ar verta išbandyti Polars, štai keletas praktinių patarimų, kurie gali palengvinti sprendimą.
Pirma, pradėkite nuo dokumentacijos ir pavyzdžių. Polars dokumentacija yra gerai parašyta, su daug praktinių pavyzdžių. Verta praleisti valandą ar dvi tiesiog skaitant ir bandant paprastus dalykus.
Antra, neišsigąskite, jei iš pradžių kai kas atrodys neįprasta. Expresijų sintaksė gali atrodyti keista, jei esate įpratę prie Pandas, bet po kelių dienų darbo ji tampa antra prigimtimi. Dauguma žmonių sako, kad po savaitės jau jaučiasi patogiai.
Trečia, naudokite lazy API kur tik įmanoma. Tai viena iš pagrindinių Polars stiprybių, ir būtų gaila jos neišnaudoti. Net jei jūsų duomenys nėra labai dideli, lazy evaluation padeda rašyti geresnį kodą.
Ketvirta, nepamiršite, kad Polars vis dar jaunas projektas. Kartais galite susidurti su keistais error messages arba funkcionalumu, kuris dar nėra implementuotas. Tai normalu, ir situacija nuolat gerėja.
Galiausiai, nebijokite eksperimentuoti. Sukurkite mažą testinį projektą, pamėginkite perrašyti kažką, ką jau darėte su Pandas. Pamatysite, kaip Polars elgiasi su jūsų specifiniais duomenimis ir užduotimis. Dažnai geriausia mokymosi būdas – tiesiog pradėti daryti.
Polars nėra stebuklingas sprendimas visiems duomenų apdorojimo iššūkiams, bet tai tikrai galingas įrankis, kuris gali žymiai pagerinti jūsų darbo efektyvumą. Ar verta išbandyti? Jei dirbate su duomenimis reguliariai ir jaučiate Pandas apribojimus – definityviai taip. Blogiausiu atveju išmoksite naują įrankį ir praplėsite savo kompetencijas. Geriausiu – rasite naują mėgstamą biblioteką, kuri sutaupys jums valandų laiko ir galvos skausmo.
