Чем отличаются Pandas, PySpark и Spark DataFrames?

Pandas, PySpark и Spark DataFrames отличаются по своим характеристикам и назначению:

1. Pandas — это библиотека на Python, которая позволяет работать с числовыми данными и временными рядами с помощью различных структур и операций. www.geeksforgeeks.org Она подходит для небольших наборов данных, которые помещаются в память и требуют быстрых манипуляций с данными. blog.lewagon.com
2. PySpark — это Python API для Apache Spark, мощного инструмента для обработки больших данных. blog.lewagon.com Он эффективен при работе с большими наборами данных, которые не помещаются в память или требуют распределённых вычислений. blog.lewagon.com Подходит для сложных задач, таких как машинное обучение, обработка графов и обработка потоков. blog.lewagon.com
3. Spark DataFrames — это распределённые датафреймы, которые поддерживают параллелизацию и быстрее обрабатывают большие объёмы данных. www.geeksforgeeks.org Они подходят для создания масштабируемых приложений. www.geeksforgeeks.org В отличие от них, датафреймы Pandas не распределены. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, выбор между этими инструментами зависит от конкретных задач и требований к производительности и масштабируемости.