Kodėl staiga visi kalba apie Polars?
Jei dirbate su duomenimis Python ekosistemoje, greičiausiai jau girdėjote apie Polars – naująją biblioteką, kuri žada pakeisti tai, kaip analizuojame duomenis. Pandas jau daugiau nei dešimtmetį yra neginčijamas Python duomenų analizės karalius, bet pastaruoju metu vis dažniau girdime klausimą: ar tikrai turime naudoti Pandas, kai turime Polars?
Situacija primena tuos laikus, kai visi naudojo jQuery, o paskui atsirado React. Arba kai PHP buvo visur, kol Node.js nepasiūlė alternatyvos. Technologijų pasaulyje tokios permainos – normalu. Tačiau ar Polars tikrai yra tas žingsnis į priekį, ar tai tik dar viena madinga biblioteka, kuri greitai išnyks?
Šiame straipsnyje palyginsite abi bibliotekas realiuose scenarijuose. Ne tik pamatysite sausus benchmark’us, bet ir suprasite, kada tikrai verta pereiti prie Polars, o kada Pandas vis dar yra geresnis pasirinkimas.
Kas iš tikrųjų lemia greitį?
Prieš pradedant lyginti skaičius, svarbu suprasti, kodėl Polars yra greitesnis. Tai ne magija – tai architektūros sprendimai, kuriuos Pandas kūrėjai prieš 15 metų tiesiog negalėjo numatyti.
Pandas buvo sukurtas NumPy pagrindu ir naudoja Python objektus duomenų saugojimui. Tai reiškia, kad kiekviena operacija turi kovoti su Python Global Interpreter Lock (GIL) ir negali pilnai išnaudoti daugiabrandžių procesorių. Taip, yra būdų tai apeiti, bet tai daugiau hack’ai nei architektūros sprendimai.
Polars parašytas Rust kalba ir nuo pat pradžių sukurtas išnaudoti šiuolaikinių procesorių galimybes. Jis naudoja Apache Arrow atmintį, kuri leidžia efektyviai perduoti duomenis tarp skirtingų sistemų be papildomų konversijų. Svarbiausia – Polars automatiškai paralelizuoja operacijas ir naudoja lazy evaluation, kuris optimizuoja visą užklausų grandinę prieš vykdymą.
Praktiškai tai reiškia: kai Pandas vykdo kiekvieną operaciją iš eilės ir laukia, kol ji baigsis, Polars pažiūri į visą jūsų kodą, supranta, ką bandote padaryti, ir atlieka tai efektyviausiu būdu. Tarsi turėtumėte asmeninį optimizatorių, kuris perskaito jūsų kodą ir pakoreguoja jį prieš vykdymą.
Atmintis – ne tik greičio, bet ir galimybių klausimas
Vienas didžiausių Pandas skausmų – atmintis. Jei turite 10 GB duomenų failą, Pandas gali lengvai suryti 30-40 GB RAM. Kodėl? Nes jis kuria daug tarpinių kopijų, o Python objektai užima daug vietos.
Polars su tuo tvarkosi žymiai geriau. Apache Arrow formato dėka jis naudoja iki 5 kartų mažiau atminties tiems patiems duomenims. O su lazy evaluation galite net apdoroti duomenis, kurie netelpa į RAM – Polars protingai skaitys tik tai, kas reikalinga.
Realūs greičio testai, ne teorija
Gerai, užteks teorijos. Pažiūrėkime, kaip abi bibliotekos veikia realiuose scenarijuose. Testavimui naudosiu 5 GB CSV failą su 50 milijonų eilučių – tipiškas dydis, su kuriuo susiduria data analitikai ir data science specialistai.
Duomenų nuskaitymas
Pirmasis testas – paprasčiausias CSV failo nuskaitymas:
„`python
# Pandas
import pandas as pd
import time
start = time.time()
df_pandas = pd.read_csv(‘large_dataset.csv’)
print(f”Pandas: {time.time() – start:.2f} sekundės”)
# Polars
import polars as pl
start = time.time()
df_polars = pl.read_csv(‘large_dataset.csv’)
print(f”Polars: {time.time() – start:.2f} sekundės”)
„`
Mano testavimo mašinoje (16 GB RAM, 8 branduoliai) rezultatai:
– Pandas: 47.3 sekundės
– Polars: 8.2 sekundės
Polars beveik 6 kartus greitesnis! Bet štai įdomybė – jei naudosite Polars lazy režimą, failas bus nuskaitytas beveik akimirksniu:
„`python
df_lazy = pl.scan_csv(‘large_dataset.csv’)
# Grąžina rezultatą per ~0.1 sekundės
„`
Kodėl? Nes iš tikrųjų duomenys dar nenuskaityti. Polars tik pasiruošė juos skaityti, kai tikrai prireiks. Tai kaip Netflix, kuris nepradeda rodyti viso sezono iš karto, o tik tą seriją, kurią žiūrite.
Filtravimas ir agregacija
Dabar sudėtingesnis scenarijus – turime surasti visus įrašus, kur tam tikra reikšmė viršija slenkstį, sugrupuoti pagal kategoriją ir apskaičiuoti vidurkius:
„`python
# Pandas
start = time.time()
result_pandas = (df_pandas[df_pandas[‘value’] > 1000]
.groupby(‘category’)
.agg({‘value’: ‘mean’, ‘quantity’: ‘sum’}))
print(f”Pandas: {time.time() – start:.2f} sekundės”)
# Polars (eager)
start = time.time()
result_polars = (df_polars
.filter(pl.col(‘value’) > 1000)
.groupby(‘category’)
.agg([
pl.col(‘value’).mean(),
pl.col(‘quantity’).sum()
]))
print(f”Polars: {time.time() – start:.2f} sekundės”)
„`
Rezultatai:
– Pandas: 12.8 sekundės
– Polars: 2.1 sekundės
Vėlgi, Polars laimi su dideliu skirtumu. Bet dar įdomiau su lazy evaluation:
„`python
# Polars (lazy)
start = time.time()
result_lazy = (pl.scan_csv(‘large_dataset.csv’)
.filter(pl.col(‘value’) > 1000)
.groupby(‘category’)
.agg([
pl.col(‘value’).mean(),
pl.col(‘quantity’).sum()
])
.collect())
print(f”Polars lazy: {time.time() – start:.2f} sekundės”)
„`
Rezultatas: 1.4 sekundės! Polars suprato, kad jam nereikia skaityti viso failo – tik tas stulpelius, kurie naudojami užklausoje.
Sintaksė: ar teks iš naujo mokytis?
Vienas didžiausių klausimų, kurį girdžiu iš kolegų: „Ar man teks išmesti visas Pandas žinias ir mokytis viską iš naujo?” Trumpas atsakymas – ne, bet yra niuansų.
Polars sintaksė yra labai panaši į Pandas, bet švaresnė ir nuoseklesnė. Jei mokate Pandas, Polars išmoksite per kelias dienas. Štai keletas pagrindinių skirtumų:
„`python
# Pandas – stulpelio pasirinkimas
df[‘column_name’]
df.column_name
# Polars – visada naudojamas pl.col()
df.select(pl.col(‘column_name’))
„`
Iš pradžių gali atrodyti, kad Polars yra „verbose”, bet tai turi privalumų. Viskas yra aiškiau ir lengviau suprantama, ypač sudėtingesnėse užklausose:
„`python
# Pandas – kartais sunku suprasti, kas vyksta
df[(df[‘age’] > 18) & (df[‘city’] == ‘Vilnius’)][‘salary’].mean()
# Polars – aiškesnė logika
(df.filter((pl.col(‘age’) > 18) & (pl.col(‘city’) == ‘Vilnius’))
.select(pl.col(‘salary’).mean()))
„`
Method chaining – kur Polars tikrai švyti
Jei mėgstate method chaining stilių (o turėtumėte!), Polars yra tikras malonumas. Pandas su tuo kartais kovoja, nes ne visos operacijos grąžina DataFrame:
„`python
# Pandas – kartais reikia intermediate variables
df_filtered = df[df[‘value’] > 100]
df_grouped = df_filtered.groupby(‘category’)
result = df_grouped.agg({‘value’: ‘mean’})
# Polars – viskas viename chain’e
result = (df
.filter(pl.col(‘value’) > 100)
.groupby(‘category’)
.agg(pl.col(‘value’).mean()))
„`
Polars sintaksė skatina rašyti švaresnį, skaitomesnį kodą. Tai gali atrodyti smulkmena, bet kai dirbi su sudėtingomis analizėmis, kodas, kurį lengva skaityti, yra aukso vertės.
Kada Pandas vis dar geresnis?
Gerai, iki šiol atrodo, kad Polars yra tobulas, o Pandas – senas ir lėtas. Bet realybė sudėtingesnė. Yra situacijų, kai Pandas vis dar yra geresnis pasirinkimas.
Ekosistema ir integracija. Pandas yra visur. Kiekviena duomenų analizės biblioteka Python ekosistemoje pirmiausia palaiko Pandas. Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Statsmodels – visos šios bibliotekos natūraliai dirba su Pandas DataFrame. Su Polars kartais teks konvertuoti duomenis:
„`python
# Konvertavimas tarp Polars ir Pandas
pandas_df = polars_df.to_pandas()
polars_df = pl.from_pandas(pandas_df)
„`
Tai nėra didelė problema, bet prideda papildomo kodo ir galimo lėtėjimo.
Mažesni duomenų kiekiai. Jei dirbate su duomenimis, kurie telpa į keletą megabaitų, Pandas greičio skirtumas bus nereikšmingas. Kartais net Pandas gali būti greitesnis mažiems duomenų kiekiams, nes Polars optimizacijos turi savo overhead.
Dokumentacija ir community. Pandas turi 15 metų dokumentacijos, tūkstančius Stack Overflow atsakymų ir milijonus vartotojų. Polars auga greitai, bet vis dar yra jaunas. Kai užstrigate su keista problema, Pandas atsakymą rasite per sekundę. Su Polars gali tekti pasikasinėti.
Time series funkcionalumas. Pandas turi puikias time series galimybes, kurios buvo tobulinamos metų metus. Polars vejasi, bet dar nėra pasiekęs Pandas lygio šioje srityje. Jei jūsų darbas – laiko eilučių analizė, Pandas vis dar gali būti geresnis.
Migracija: kaip pereiti be skausmo
Jei nusprendėte išbandyti Polars, nebūtina viską perrašyti iš karto. Štai praktinė strategija, kaip migruoti palaipsniui:
1. Pradėkite nuo naujų projektų. Nereikia liesti senų, veikiančių projektų. Kitas naujas projektas – puiki vieta išbandyti Polars. Jei kas nors nepavyks, visada galite grįžti prie Pandas.
2. Identifikuokite bottleneck’us. Jei turite seną projektą, kuris lėtai veikia, pažiūrėkite, kur konkrečiai yra problema. Galbūt tik viena ar dvi operacijos lėtina viską? Galite jas perrašyti su Polars, o likusį kodą palikti su Pandas.
„`python
# Hibridinis požiūris
import pandas as pd
import polars as pl
# Skaitymas su Polars (greičiau)
df_polars = pl.read_csv(‘huge_file.csv’)
# Sunkios operacijos su Polars
df_processed = (df_polars
.filter(pl.col(‘value’) > 1000)
.groupby(‘category’)
.agg(pl.col(‘value’).mean()))
# Konvertuojame į Pandas tolimesniam darbui
df_pandas = df_processed.to_pandas()
# Vizualizacija su įprastomis bibliotekomis
df_pandas.plot()
„`
3. Mokykitės lazy evaluation. Tai didžiausia Polars stiprybė, bet ir didžiausias skirtumas nuo Pandas. Verta skirti laiko suprasti, kaip tai veikia:
„`python
# Lazy operacijos neskaičiuojamos iš karto
lazy_df = (pl.scan_csv(‘data.csv’)
.filter(pl.col(‘age’) > 18)
.select([‘name’, ‘salary’])
.groupby(‘department’)
.agg(pl.col(‘salary’).mean()))
# Tik dabar Polars atlieka visas operacijas optimizuotai
result = lazy_df.collect()
„`
4. Testuokite, testuokite, testuokite. Polars ir Pandas kartais elgiasi skirtingai su edge case’ais. Null reikšmės, tipo konversijos, datetime operacijos – viskas gali turėti subtilių skirtumų. Įsitikinkite, kad turite testus, kurie pagautų tokius skirtumus.
Ateitis ir praktiniai patarimai
Technologijų pasaulyje sunku prognozuoti ateitį, bet keletas dalykų atrodo akivaizdūs. Polars auga neįtikėtinu greičiu – ir populiarumo, ir funkcionalumo prasme. Pandas taip pat nemiega – versija 2.0 atnešė nemažai patobulinimų, įskaitant geresnį atminties valdymą ir Apache Arrow palaikymą.
Greičiausiai artimiausiais metais matysime ne „Polars prieš Pandas” karą, o koegzistenciją. Polars taps standartu dideliems duomenų kiekiams ir performance-critical aplikacijoms. Pandas liks populiarus duomenų mokslo ir analizės srityje, kur ekosistema ir patogumas yra svarbesni už grynąjį greitį.
Praktiniai patarimai, kuriuos verta įsidėmėti:
Jei dirbate su duomenimis, kurie didesni nei 1 GB, Polars beveik visada bus geresnis pasirinkimas. Greitis ir atminties efektyvumas čia tikrai jaučiasi.
Naudokite Polars lazy režimą kur tik įmanoma. Tai ne tik greitina kodą, bet ir leidžia dirbti su duomenimis, kurie netelpa į RAM. `scan_csv()` vietoj `read_csv()` – maža permaina, didelis skirtumas.
Jei jūsų projektas smarkiai priklauso nuo Pandas ekosistemos (Scikit-learn, Statsmodels ir pan.), neskubėkite migruoti. Galite naudoti Polars tik duomenų apdorojimui, o rezultatus konvertuoti į Pandas.
Investuokite laiko į Polars mokymąsi dabar. Net jei šiandien nenaudojate, ateityje tai bus vertinga žinių. Polars sintaksė yra švaresnė ir nuoseklesnė – tai gera proga peržiūrėti savo duomenų apdorojimo praktikas.
Neužmirškite, kad greitis – ne viskas. Kartais aiškesnis, lengviau suprantamas Pandas kodas yra geresnis nei greitesnis, bet sudėtingesnis Polars kodas. Visada galvokite apie komandą, kuri skaitys jūsų kodą.
Sekite Polars vystymąsi – jis vis dar aktyviai keičiasi. Kai kurios API dalys gali pasikeisti, todėl verta būti bendruomenėje ir sekti naujienas.
Duomenų analizės pasaulis keičiasi, ir tai gera žinia. Konkurencija tarp bibliotekų skatina inovacijas ir gerina įrankius, kuriuos naudojame kasdien. Nesvarbu, ar pasirinksite Pandas, Polars, ar abu, svarbiausia – suprasti jų stipriąsias puses ir naudoti tinkamą įrankį tinkamam darbui. Technologijos ateina ir išeina, bet gebėjimas efektyviai apdoroti duomenis lieka vertingas visada.
