What are the differences between Pandas и Polars в работе с данными?

Некоторые различия между Pandas и Polars в работе с данными:

• Скорость работы. dev.to Polars может быть в 5–10 раз быстрее Pandas при выполнении обычных операций, таких как фильтрация или группировка данных. dev.to Это особенно заметно при работе с большими наборами данных. dev.to
• Использование памяти. dev.to Polars использует в 5–10 раз меньше памяти, чем Pandas, что позволяет работать с большими наборами данных без проблем с памятью. dev.to
• Отложенный запуск. dev.to Polars выполняет операции не сразу, а после написания серии операций запускает их все одновременно. dev.to Это помогает оптимизировать процесс и ускорить его. dev.to Pandas, в свою очередь, выполняет каждую операцию немедленно, что может быть медленнее при больших задачах. dev.to
• Многопоточность. dev.to Polars может использовать для обработки данных несколько ядер процессора одновременно, что ещё больше ускоряет работу с большими наборами данных. dev.to Pandas в основном работает в одном потоке, что замедляет процесс, особенно при работе с большими наборами данных. dev.to
• Типы данных. toxigon.com Polars более строг к типам данных, чем Pandas. toxigon.com В Pandas часто можно использовать смешанные типы данных в столбце, но Polars требует, чтобы все значения в столбце имели один и тот же тип данных. toxigon.com
• Интеграция с другими библиотеками. apxml.com Pandas легко интегрируется с широким спектром библиотек Python, что делает его идеальным для сквозных рабочих процессов. apxml.com Polars, будучи новее, имеет меньше интеграций, но быстро развивается. apxml.com

Таким образом, Pandas лучше подходит для работы с небольшими и средними наборами данных, а Polars — для высокопроизводительных и масштабируемых рабочих процессов, связанных с большими наборами данных или интенсивными вычислительными задачами. apxml.com