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Pandas ha sido durante mucho tiempo la biblioteca de referencia cuando se trata de datos. Sin embargo, estoy bastante seguro de que la mayoría de ustedes ya habrán experimentado la agonía de estar sentados durante horas mientras nuestros Pandas intentan lidiar con grandes DataFrames.
Para aquellos que han seguido los desarrollos recientes en Python, es difícil pasar por alto los rumores en torno a Polars, una sólida biblioteca de marcos de datos desarrollada específicamente para evaluar grandes conjuntos de datos.
Así que hoy intentaré profundizar en las distinciones técnicas clave entre estas dos bibliotecas de marcos de datos, examinando sus respectivas fortalezas y limitaciones.
Primero lo primero, ¿por qué toda esta obsesión por comparar las bibliotecas Pandas y Polars?
A diferencia de otras bibliotecas diseñadas para grandes conjuntos de datos, como Spark o Ray, Polars está diseñada exclusivamente para uso en una sola máquina, lo que lleva a comparaciones frecuentes con los pandas.
Sin embargo, los polares y los pandas difieren significativamente en su enfoque del manejo de datos y sus casos de uso ideales.
El secreto detrás del impresionante desempeño de los Polar se basa en 4 razones principales:
1. La oxidación aumentó la eficiencia
En marcado contraste con Pandas, que se basa en bibliotecas de Python como NumPy, Polars está construido con Rust. Este lenguaje de bajo nivel, conocido por su rápido rendimiento, se puede compilar en código de máquina sin el uso de un intérprete.
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Esta base proporciona a Polars una ventaja sustancial, particularmente en la gestión de tipos de datos que son un desafío para Python.
2. Opciones de ejecución entusiastas y perezosas
Pandas sigue un modelo de ejecución entusiasta, procesando las operaciones a medida que están codificadas, mientras que Polars proporciona opciones de ejecución tanto entusiastas como diferidas.
Polars utiliza un optimizador de consultas en su ejecución diferida para planificar de manera eficiente y potencialmente reorganizar el orden de las operaciones, eliminando cualquier paso innecesario.
Esto contrasta con Pandas, que puede procesar un DataFrame completo antes de aplicar filtros.
Por ejemplo, al calcular la media de una columna para ciertas categorías, Polars primero aplicaría el filtro y luego realizaría la operación de agrupación, optimizando el proceso para lograr eficiencia.
3. Paralelización de los procesos
Según la Guía del usuario de Polars, su principal objetivo es:
"Proporcionar una biblioteca DataFrame ultrarrápida que utiliza todos los núcleos disponibles en su máquina".
Otro beneficio del diseño de Rust es su soporte para la concurrencia segura, lo que garantiza un paralelismo predecible y eficiente. Esta característica permite a Polars utilizar plenamente los múltiples núcleos de una máquina para aplicaciones complejas.
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En consecuencia, Polars supera significativamente a Pandas, que se limita a operaciones de un solo núcleo.
4. API expresivas
Polars cuenta con una API muy versátil que permite ejecutar prácticamente todas las tareas deseadas utilizando sus métodos. En comparación, realizar tareas complejas en pandas frecuentemente requiere el uso del método de aplicación junto con expresiones lambda dentro de su método de aplicación.
Este enfoque, sin embargo, tiene una desventaja: procesa de forma iterativa cada fila del DataFrame y realiza la operación de forma secuencial.
Por el contrario, la capacidad de Polars para utilizar métodos inherentes facilita las operaciones a nivel de columna, aprovechando un tipo de paralelismo distinto conocido como SIMD (Instrucción única, datos múltiples).
¿Son los polares superiores a los pandas? ¿Podría potencialmente suplantar a los pandas en el futuro?
Como siempre, depende principalmente del caso de uso.
La principal ventaja que tienen los Polars sobre los Pandas radica en su velocidad, especialmente con grandes conjuntos de datos. Para quienes manejan tareas extensas de procesamiento de datos, se recomienda encarecidamente explorar las zonas polares.
Si bien Polars sobresale en la eficiencia de la transformación de datos, se queda corto en áreas como la exploración de datos y la integración en canales de aprendizaje automático, donde Pandas sigue siendo superior.
La incompatibilidad de Polars con la mayoría de las bibliotecas de aprendizaje automático y visualización de datos de Python, como scikit-learn y PyTorch, limita su aplicabilidad en estos campos.
Hay una discusión en curso sobre la integración del protocolo de intercambio de marcos de datos de Python en estos paquetes para admitir diversas bibliotecas de marcos de datos.
Este desarrollo podría agilizar los procesos de ciencia de datos y aprendizaje automático, que actualmente dependen de Pandas, pero es un concepto relativamente nuevo y requerirá tiempo para su implementación.
Tanto los pandas como los polares tienen sus fortalezas y limitaciones únicas. Pandas sigue siendo la biblioteca de referencia para la exploración de datos y la integración del aprendizaje automático, mientras que Polars destaca por su desempeño en transformaciones de datos a gran escala.
Comprender las capacidades y las aplicaciones óptimas de cada biblioteca es clave para navegar eficazmente en el panorama cambiante de los marcos de datos de Python.
Con todos estos conocimientos, probablemente estés interesado en experimentar con los Polares tú mismo.
Como científicos de datos y entusiastas de Python, adoptar ambas herramientas puede mejorar nuestros flujos de trabajo, permitiéndonos aprovechar lo mejor de ambos mundos en nuestros esfuerzos basados en datos.
Con el desarrollo continuo de estas bibliotecas, podemos esperar formas aún más refinadas y eficientes de manejar datos en Python.
Josep Ferrer es un ingeniero analítico de Barcelona. Se graduó en ingeniería física y actualmente trabaja en el campo de la Ciencia de Datos aplicada a la movilidad humana. Es un creador de contenido a tiempo parcial centrado en la ciencia y la tecnología de datos. Puedes contactarlo en Etiqueta LinkedIn, Twitter or Medio.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/pandas-vs-polars-a-comparative-analysis-of-python-dataframe-libraries?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=pandas-vs-polars-a-comparative-analysis-of-pythons-dataframe-libraries
