Недавно я сравнил некоторые доступные фреймы данных, и вот суть.

DataFrames — одна из самых популярных и полезных структур данных для анализа данных в Python (или других языках, таких как Scala и т. д.). Они позволяют хранить в памяти табличные данные, подобные электронным таблицам. Это позволяет легко манипулировать, анализировать и визуализировать ваши данные.

В этом посте мы сравним некоторые из наиболее распространенных библиотек Python DataFrame с открытым исходным кодом:

  • Панды
  • Даск
  • Ваэкс
  • Модин
  • CuDF

панды

Библиотека Python pandas на сегодняшний день является наиболее широко используемым инструментом для работы с DataFrames. Выпущенный в 2008 году, pandas обеспечивает высокую производительность, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных.

Ключевая особенность:

  • Интуитивно понятный объект DataFrame, похожий на электронную таблицу
  • Инструменты для загрузки данных из CSV, JSON, SQL, Microsoft Excel
  • Особенности очистки и подготовки данных
  • Хорошо интегрируется с другими библиотеками обработки данных Python, такими как NumPy и scikit-learn.
  • Широкое внедрение и поддержка сообщества

Даск

Dask предоставляет распределенные фреймы данных для больших наборов данных, которые не помещаются в памяти. Он разделяет DataFrame на несколько узлов и выполняет тяжелую работу распределенных вычислений.

Ключевая особенность:

  • Масштабирует рабочие процессы pandas для больших наборов данных.
  • Ленивая оценка улучшает скорость реагирования
  • Хорошо интегрируется с пандами
  • Работает в таких кластерах, как Hadoop и Kubernetes.

Ваэкс

Vaex предназначен для очень больших наборов табличных данных, которые не помещаются в памяти. Он использует подход отложенной загрузки и сопоставление памяти для работы с наборами данных, превышающими доступную оперативную память.

Ключевая особенность:

  • Внешние кадры данных, которые загружают данные по требованию.
  • Отличная производительность на больших наборах данных
  • API, совместимый с пандами
  • Функции визуализации и машинного обучения

Модин

Цель Modin — предоставить способ ускорить работу DataFrames в pandas за счет распределения рабочей нагрузки между несколькими ядрами или серверами. Он призван стать полноценной заменой пандам.

Ключевая особенность:

  • Реализует API панд с использованием Ray или Dask для распределенных вычислений.
  • Во многих случаях до 10 раз быстрее, чем панды
  • Удобнее для параллелизма, чем панды
  • Сообщество активных разработчиков

CuDF

CuDF предоставляет DataFrames с ускорением на графическом процессоре с использованием RAPIDS и NVIDIA CUDA. Это делает его намного быстрее, чем решения на базе ЦП, такие как pandas, для многих операций.

Ключевая особенность:

  • Ускорение на основе графического процессора обеспечивает значительный прирост скорости
  • Часть открытой экосистемы RAPIDS для обработки данных на графических процессорах.
  • Взаимодействует с NumPy и другими библиотеками на базе графического процессора.
  • Лучше всего подходит для задач, которые могут использовать параллелизм графического процессора.

Краткое содержание

В Python есть много хороших вариантов манипулирования DataFrame. Pandas остается наиболее универсальным и широко используемым. Для больших наборов данных Dask, Vaex и Modin предоставляют способы масштабирования рабочих процессов Pandas. А CuDF обеспечивает ускорение с помощью графических процессоров.

Лучший выбор зависит от вашего конкретного случая использования. Но приятно знать, что эти инструменты с открытым исходным кодом доступны, чтобы помочь вам сделать анализ данных быстрее и масштабируемее!

Сообщение от AI Mind

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь: