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:
- 👏 Аплодируйте истории и подписывайтесь на автора 👉
- 📰 Больше контента смотрите в AI Mind Publication
- 🧠 Улучшайте свои подсказки AI легко и БЕСПЛАТНО
- 🧰 Откройте для себя Интуитивные инструменты искусственного интеллекта