Некоторые различия между PySpark и Pandas при обработке больших данных:

• Способ обработки данных. 4 PySpark предназначен для распределённой обработки, он разделяет набор данных на несколько узлов в кластере, что позволяет параллельно обрабатывать большие объёмы данных. 4 Pandas, в свою очередь, выполняет обработку в памяти, загружая весь набор данных, что подходит для небольших и средних по размеру наборов. 4 Для больших наборов данных в Pandas могут возникать ограничения памяти или проблемы с производительностью. 4
• Стратегия оценки. 4 PySpark следует подходу ленивой оценки, то есть не выполняет никаких преобразований или действий с данными до необходимости. 4 Pandas известен богатым и выразительным API, которое делает манипуляции с данными и их преобразование лёгкими и эффективными. 4
• Интеграция с другими инструментами и библиотеками. 4 PySpark хорошо интегрируется с другими компонентами экосистемы Apache Spark, такими как Spark SQL, MLlib и GraphX. 4 Pandas совместим с многочисленными библиотеками Python для анализа данных, визуализации и машинного обучения, такими как NumPy, SciPy, Matplotlib и scikit-learn. 4
• Зависимости. 1 Pandas имеет меньше зависимостей и проще в настройке, PySpark требует кластер Spark или хотя бы автономную настройку Spark. 1

Выбор между PySpark и Pandas зависит от конкретных задач анализа данных и требований. 2 Pandas лучше подходит для небольших и средних по размеру наборов данных, PySpark — для обработки больших объёмов данных, которые не помещаются в память одной машины. 13