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前几天的文章，咱们曾经简略的介绍过 Pandas 和 Polars 的速度比照。刚刚公布的 Pandas 2.0 速度失去了显著的晋升。然而本次测试发现 NumPy 数组上的一些基本操作依然更快。并且 Polars 0.17.0，也在上周公布，并且也提到了性能的改善，所以咱们这里做一个更具体的对于速度方面的评测。
本文将比拟 Pandas 2.0(应用 Numpy 和 Pyarrow 作为后端)和 Polars 0.17.0 的速度。并且介绍应用 Polars 库复现一些简略到简单的 Pandas 代码，这样也算是对 Polars 的一个简略介绍。另外测试将在 4 cpu 和 32 GB RAM 上进行。
装置
能够通过 pip 命令进行装置
pipinstallpolars==0.17.0# Latest version
pipinstallpandas==2.0.0 # Latest pandas version咱们须要应用上面的库：
importpandasaspd
importpolarsaspl
importnumpyasnp
importtime为了评估性能，咱们将应用一个由 3000 万行和 15 列组成的合成数据集。该数据集由 8 个分类特色和 7 个数字特色组成，是人工生成的。数据集的链接在最初会提供。
上面显示了该数据集的一个示例
读取数据集
比拟两个库读取 parquet 文件的工夫。我应用了上面的代码，并应用 %%time 来获取代码执行的工夫。
train_pd=pd.read_parquet('./train.parquet') #Pandas dataframe
train_pl=pl.read_parquet('./train.parquet') #Polars dataframe能够看到 Polars 和 Pandas 2.0 在速度方面体现类似（因为都是 arrow）然而 Pandas(应用 Numpy 后端)须要两倍的工夫来实现这个工作（这可能是因为有类型转换的起因，因为最终要把类型转成 np 的类型）。
聚合操作
上面的代码，该代码计算聚合(最小值、最大值、平均值)。
# pandas query
train_pd[nums].agg(['min','max','mean','median','std')
train[cats].agg(['nunique'])
# Polars query
train_pl.with_columns([pl.col(nums).min().suffix('_min'),
pl.col(nums).max().suffix('_max'),
pl.col(nums).mean().suffix('_mean'),
pl.col(nums).median().suffix('_median'),
pl.col(nums).std().suffix('_std'),
pl.col(cats).nunique().suffix('_unique'),
])对于简略的聚合，Pandas 在语法和性能方面会更好，然而差距并不大。
筛选操作
抉择操作波及依据条件进行查问和提取，例如上面代码
查问 1: 当 nums_8 小于 10 时，统计惟一值。
# Polars filter and select
train_pl.filter(pl.col("num_8") <=10).select(pl.col(cats).n_unique())
# Pandas filter and select
train_pd[train_pd['num_8']<=10][cats].nunique()查问 2: 当 cat_1 = 1 时，计算所有数值列的平均值。
# Polars filter and select
train_pl.filter(pl.col("cat_1") ==1).select(pl.col(nums).mean())
# Pandas filter and select
train_pd[train_pd['cat_1']==1][nums].mean()两个查问的后果如下：
在性能方面，Polars 的数值 filter 速度要快 2 - 5 倍，而 Pandas 须要编写的代码更少。Pandas 在解决字符串 (分类特色) 时速度较慢，这个咱们在以前的文章中曾经提到过，并且应用 df.query 函数在语法上更简洁，并且在大数据量的状况下会更快，这个如果有人有趣味，咱们再独自总结。
分组操作
分组操作是机器学习中用于创立聚合特色的基本操作之一，我在上面的通过 user 进行分组后，进行聚合来测试性能
函数 1: 统计 cat_1 的聚合特色
函数 2:num_7 的均值特色
函数 3: 所有数值列的均匀聚合特色
函数 4: 计算分类列的聚合个性
nums=['num_7','num_8', 'num_9', 'num_10', 'num_11', 'num_12', 'num_13', 'num_14','num_15']
cats=['cat_1', 'cat_2', 'cat_3', 'cat_4', 'cat_5', 'cat_6']
# Pandas Functions
Function_1=train_pd.groupby(['user'])['cat_1'].agg('count') #Function 1
Function_2=train_pd.groupby(['user'])['num_7'].agg('mean') #Function 2
Function_3=train_pd.groupby(['user'])[nums].agg('mean') #Function 3
Function_4=train_pd.groupby(['user'])[cats].agg('count') #Function 4
# Polars Functions
Function_1=train_pl.groupby('user').agg(pl.col('cat_1').count()) #Function 1
Function_2=train_pl.groupby('user').agg(pl.col('num_7').mean()) #Function 2
Function_3=train_pl.groupby('user').agg(pl.col(nums).mean()) #Function 3
Function_4=train_pl.groupby('user').agg(pl.col(cats).count()) #Function 4能够看到 Polars 十分快。然而 Pyarrow 后端的 Pandas 2.0 在所有状况下都显著比 Polars 和 Pandas 2.0 (numpy 后端)慢。
咱们将分组变量的数量从 1 减少到 5，看看后果：
# PANDAS: TESTING GROUPING SPEED ON 5 COLUMNS
forcatin ['user', 'cat_1', 'cat_2', 'cat_3', 'cat_4']:
cols+=[cat]
st=time.time()
temp=train_pd.groupby(cols)['num_7'].agg('mean')
en=time.time()
print(cat,':',en-st)
# POLARS: TESTING GROUPING SPEED ON 5 COLUMNS
forcatin ['user', 'cat_1', 'cat_2', 'cat_3', 'cat_4']:
cols+=[cat]
st=time.time()
temp=train_pl.groupby(cols).agg(pl.col('num_7').mean())
en=time.time()
print(cat,':',en-st)
deltemp下图中没有显示 Pyarrow 的 Pandas 2.0，因为求值须要 1000 多秒。
对于 group 操作来说 Polars 是首选，然而 Pandas 在分组时默认删除空值，而 Polars 库则不会，这是一个小小的差别，在应用时须要留神。
排序操作
上面的代码，能够基于一个或多个列 (升序或降序) 疾速对数据进行排序。
cols=['user','num_8'] # columns to be used for sorting
#Sorting in Polars
train_pl.sort(cols,descending=False)
# Sorting in Pandas
train_pd.sort_values(by=cols,ascending=True)从上图能够看出，对于排序和分组等简单状况，Polars 依然是最快的库。Pandas 对数据进行简略排序须要几分钟的工夫，但在 polar 中，简单的排序函数能够在不超过 15 秒的工夫内计算出来。
总结
本文对 Pandas 和 polar 之间性能差别做了一个比照总结。Pandas 在语法上更有吸引力（因为用的多习惯了），而 Polars 在解决更大的数据时提供了更好的吞吐量。
然而因为 Polars 是一个较新的库，从 Pandas 过渡到其余库具是有挑战性的。通过理解这两种弱小工具之间的差别，咱们能够依据本人的特定需要抉择最佳选项，并实现更高效和无效的数据分析。
本文的数据下载：
https://avoid.overfit.cn/post/9d617b39040441e39433fc906cafefc9
作者：Priyanshu Chaudhary
