6.6K Star,比 Pandas 快很多的数据处理库

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了6.6K Star,比 Pandas 快很多的数据处理库相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Polars 是一个使用 Apache Arrow 列格式作为内存模型,用Rust实现的,在Rust, Python以及Node.js中均可使用的速度极快的数据帧库。

它有以下几个特点:

  • 懒|立即执行

  • 多线程

  • SIMD

  • 查询优化

  • 强大的表达式API

  • 支持多种语言:Rust、Python 等

了解更多内容可以点击这个用户指南[1]。

Python代码示例

>>> df = pl.DataFrame(
...     
...         "A": [1, 2, 3, 4, 5],
...         "fruits": ["banana", "banana", "apple", "apple", "banana"],
...         "B": [5, 4, 3, 2, 1],
...         "cars": ["beetle", "audi", "beetle", "beetle", "beetle"],
...     
... )

# embarrassingly parallel execution
# very expressive query language
>>> (
...     df
...     .sort("fruits")
...     .select(
...         [
...             "fruits",
...             "cars",
...             pl.lit("fruits").alias("literal_string_fruits"),
...             pl.col("B").filter(pl.col("cars") == "beetle").sum(),
...             pl.col("A").filter(pl.col("B") > 2).sum().over("cars").alias("sum_A_by_cars"),     # groups by "cars"
...             pl.col("A").sum().over("fruits").alias("sum_A_by_fruits"),                         # groups by "fruits"
...             pl.col("A").reverse().over("fruits").alias("rev_A_by_fruits"),                     # groups by "fruits
...             pl.col("A").sort_by("B").over("fruits").alias("sort_A_by_B_by_fruits"),            # groups by "fruits"
...         ]
...     )
... )
shape: (5, 8)
┌──────────┬──────────┬──────────────┬─────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ fruits   ┆ cars     ┆ literal_stri ┆ B   ┆ sum_A_by_ca ┆ sum_A_by_fr ┆ rev_A_by_fr ┆ sort_A_by_B │
│ ------      ┆ ng_fruits    ┆ --- ┆ rs          ┆ uits        ┆ uits        ┆ _by_fruits  │
│ strstr---          ┆ i64 ┆ ------------         │
│          ┆          ┆ str          ┆     ┆ i64         ┆ i64         ┆ i64         ┆ i64         │
╞══════════╪══════════╪══════════════╪═════╪═════════════╪═════════════╪═════════════╪═════════════╡
│ "apple""beetle""fruits"114744           │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "apple""beetle""fruits"114733           │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "banana""beetle""fruits"114855           │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "banana""audi""fruits"112822           │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "banana""beetle""fruits"114811           │
└──────────┴──────────┴──────────────┴─────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘

性能

Polars速度非常快,事实上,它是目前性能最好的解决方案之一。具体可参见h2oai’s db基准测试结果[2]。

此处我们自己用一些示例代码来对比python中pandas和polars处理数据的速度差距。

import pandas as pd
import polars as pl
import timeit

# 读取时间对比
start_df = timeit.default_timer()
df = pd.read_csv("/Users/lenskit/Desktop/aa.csv")
df = df.sort_values("company_name", ascending=False).head()
stop_df = timeit.default_timer()
print('time: ', stop_df - start_df)

start_pl = timeit.default_timer()
data = pl.read_csv("/Users/lenskit/Desktop/aa.csv")
data.sort(by="company_name", reverse=True).head()
stop_pl = timeit.default_timer()
print('time1: ', stop_pl - start_pl)

# 纵向拼接时间对比
start_df1 = timeit.default_timer()
df_1 = pd.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/aa.csv')
df_2 = pd.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/bb.csv')
df_1.append(df_2, ignore_index=True)
stop_df1 = timeit.default_timer()
print('time2: ', stop_df1 - start_df1)

start_pl1 = timeit.default_timer()
pl_1 = pl.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/aa.csv')
pl_2 = pl.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/bb.csv')
pl_1.vstack(pl_2)
stop_pl1 = timeit.default_timer()
print('time3: ', stop_pl1 - start_pl1)


time:  5.088931238
time1:  0.8967700230000002
time2:  4.707102063
time3:  0.639797883

可以看到在读取文件上,polars比pandas速度快了5倍多,在数据纵向拼接上,polars比pandas快了有7倍多。

Python安装

用如下语句安装最新的polars版本:

$ pip3 install -U polars[pyarrow]

目前polars的更新频率很高(每周/每隔几天),所以最好定期更新一下polars来获得最新的错误修复/功能。

Rust安装

您可以从crates.io获取最新版本,或者如果你想使用最新的功能/性能改进,可以用如下命令指向版本的master分支。

polars =  git = "https://github.com/pola-rs/polars", rev = "<optional git tag>" 

注意需要Rust version >=1.58

文档

想知道Polars支持的所有功能吗?阅读文档!

Python

  • 安装指南:$ pip3 install polars

  • Python文档[3]

  • 用户指南[4]

Rust

  • Rust文件(主分支)[5]

  • 用户指南[6]

Node

  • 安装指南:yarn install nodejs-polars

  • Node文档[7]

  • 用户指南[8]

[Python]: 从源代码编译polars

如果你想要获取最前沿的版本或最大的性能,你应该从源代码编译Polar。

这可以通过按顺序执行以下步骤来完成:

  • 1、安装最新的Rust编译器[9]

  • 2、安装maturin[10]: $ pip3 install maturin

  • 3、选择以下任一:

  • 最快的二进制文件,非常长的编译时间:

  • $ cd py-polars && maturin develop --rustc-extra-args="-C target-cpu=native" --release

  • 较快的二进制文件,短一些的编译时间:

  • $ cd py-polars && maturin develop --rustc-extra-args="-C codegen-units=16 -C lto=

需要注意的是,Python实现的Rust crate被称为py-polars,以区别于Rust crate包polars本身。然而,Python包和Python模块都被命名为polars,所以你可以pip install polarsimport polars

Arrow2

Polars已经转移到arrow2[11]。Arrow2是Apache Arrow Columnar Format[12]更快、更安全的实现。Arrow2还具有更细粒度的代码库,有助于减少编译器膨胀。

参考资料

[1]用户指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/

[2]h2oai’s db基准测试结果: https://h2oai.github.io/db-benchmark/

[3]Python文档: https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/index.html

[4]用户指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/index.html

[5]Rust文件(主分支): https://pola-rs.github.io/polars/polars/index.html

[6]用户指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/index.html

[7]Node文档: https://pola-rs.github.io/polars/nodejs-polars/html/index.html

[8]用户指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/index.html

[9]Rust编译器: https://www.rust-lang.org/tools/install

[10]maturin: https://maturin.rs/

[11]arrow2: https://crates.io/crates/arrow2

[12]Apache Arrow Columnar Format: https://arrow.apache.org/docs/format/Columnar.html

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以上是关于6.6K Star,比 Pandas 快很多的数据处理库的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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