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Pandas 是机器学习中最罕用的一个库了，咱们基本上每天都会应用它。而 pandas 应用了一个“NumPy”作为后端，这个咱们也都是晓得的，然而最近 Pandas 2.0 的 RC 版曾经最近公布了。这个版本次要包含 bug 修复、性能改良和减少 Apache Arrow 后端。当波及到应用 DF 时，Arrow 比 Numpy 提供了更多的劣势。
PyArrow 能够无效地解决内存中的数据结构。它能够提供一种标准化的形式来示意简单的数据结构，特地是在大数据环境中的数据结构，并且使不同应用程序和零碎之间的数据交换更容易。
在本文中，咱们将做一个简略的介绍和评测，为什么 pandas 抉择 Arrow 作为后端，以及如何在 pandas 2.0 中开始应用 Arrow(它尽管不是默认选项)。
Pandas < 2.0 和 Pandas 2.0 有什么不同呢?Pandas 2.0，不仅反对 NumPy 作为后端，还反对 PyArrow。
倡议新开启一个新虚拟环境作为测试，首先装置
pip install pandas==2.0.0rc0
pip install pyarrow而后能够查看版本：
import pandas as pd
print(pd.__version__)Arrow 后端
因为不是默认，所以咱们在应用 Arrow 时，还要显式的指定：
>>> pd.Series([5, 6, 7, 8], dtype='int64[pyarrow]')
0 5
1 6
2 7
3 8
dtype: int64[pyarrow]能够看到，当初 dtype 参数曾经是 Arrow 了。数据类型也变为了 int64[pyarrow]，而不是咱们在应用 Numpy 时的 int64。
咱们还能够默认设置 Arrow
import pandas as pd
pd.options.mode.dtype_backend = 'pyarrow'这是 RC 版本，在将来中还很有可能发生变化，比方想应用 PyArrow 读取 CSV，则必须应用上面的代码。
import pandas as pd
pd.options.mode.dtype_backend = 'pyarrow'
pd.read_csv("file_name.csv", engine='pyarrow', use_nullable_dtypes=True)速度比照
依据官网的介绍咱们都晓得，应用 Arrow 次要就是进步了速度，那么咱们来做一个简略的测试：
应用 NumPy 和 PyArrow 的读取雷同的 CSV 文件，比拟两者的差别。
%%time
# Pandas + Numpy
df_with_numpy = pd.read_csv("randomDF.csv", sep=";")
%%time
# Pandas + PyArrow
df_with_pyarrow = pd.read_csv("randomDF.csv", sep=";", engine='pyarrow', use_nullable_dtypes=True)
通过执行这几行代码，咱们将看到 PyArrow 只须要 NumPy 大概 10% 的工夫!
咱们再看看其余的测试，比方读取 parquet 文件，求和、均匀等：
以上测试后果来自这里：https://datapythonista.me/blog/pandas-20-and-the-arrow-revolu…
能够看到 Arrow 总是更快。并且在解决字符串的状况下，差别更大，这也很好了解，因为 NumPy 实际上并不是为解决字符串而设计的 (尽管它能够反对字符串)。
Pandas 2.0 的一些长处
1、速度
这个应该不用多说了，借助 Arrow 的劣势，下面看到曾经快了很多
2、缺失值
pandas 示意缺失值的办法是将数字转换为浮点数，并应用 NaN 作为缺失值。
>>> pd.Series([5, 6, 7, None])
0 5
1 6
2 7
3 NaN
dtype: float64这并不是最好的解决方案，因为 NaN 也是带有类型的，比方 Int 的 NaN 和 float64 的 NaN 在某些方面还是不一样的。而 Arrow 能够解决缺失的值，让咱们看看同样的例子，但当初应用 Arrow 反对的类型。
pd.Series([5, 6, 7, None], dtype='int64[pyarrow]')
0 5
1 6
2 7
3 <NA>
dtype: int64[pyarrow]3、互操作性
就像 CSV 文件能够用 pandas 读取或在 Excel 中关上一样，Arrow 也能够通过 R、Spark 和 Polars 等不同程序拜访。
这样做的益处是，在这些程序之间共享数据是简略、疾速和高效的内存。
4、Copy-on-Write
这是一种内存优化技术，用于进步解决大型数据集时的性能并缩小内存应用。
工作原理大抵如下：你复制 pandas 对象时，如 DataFrame 或 Series，不是立刻创立数据的新正本，pandas 将创立对原始数据的援用，并推延创立新正本，直到你以某种形式批改数据。
这意味着如果有雷同数据的多个正本，它们都能够援用雷同的内存，直到对其中一个进行更改。这种形式能够显著缩小内存应用并进步性能，因为不须要对数据进行不必要的复制。
5、更好的索引、更快的拜访和计算
索引当初能够是 NumPy 数字类型，Pandas 2.0 容许索引保留为任何 NumPy 数字类型的 dtype，包含 int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64, float32，和 float64。在 2.0 以前只反对 int64、uint64 和 float64 类型。
这样的话也能够节俭内存空间进步计算效率。
总结
尽管 Pandas 2.0 的正式版还没有公布，在 pandas 2.0 中退出 Arrow 后端标记着该库的一个重大提高。通过 Arrow 实现提供了更快、更高效的内存操作，pandas 当初能够更好地解决简单而宽泛的数据集。
正式版还没有公布，所以本文的内容也可能与公布的正式版有所出入。咱们这里也只是做了一个简略的评测，期待正式版公布当前咱们再做更具体的比照和介绍。
https://avoid.overfit.cn/post/dd0d9e9417634625be08d9faa9411644
