Pandas 生態系統高效能替代方案：Dask、Polars 與 cuDF

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隨著資料科學與機器學習的蓬勃發展，Pandas 雖然功能強大，但在大資料處理上逐漸顯現效能瓶頸。因此，Dask、Polars 和 cuDF 等高效能替代方案應運而生，它們在保留 Pandas 易用性的同時，提供了更好的效能和擴充套件性。Dask 透過平行運算處理大規模資料集，Polars 藉助 Apache Arrow 架構提供更清晰的型別系統和惰性執行引擎，cuDF 則利用 GPU 加速運算，大幅提升處理效率。這些工具各有千秋，開發者需要根據實際應用場景選擇最合適的方案。

Ibis：跨資料函式庫的分析工具

Ibis 是一個由 pandas 創作者 Wes McKinney 開發的強大分析工具。它作為一個 DataFrame 前端，提供了一個通用的 API，讓使用者可以透過這個 API 來查詢多種不同的後端資料函式庫。這種設計使得 Ibis 能夠靈活應對不同的資料儲存方式，並且不受限於單一資料函式庫的執行引擎。

Ibis 與 Pandas 的對比

在瞭解 Ibis 之前，我們先來看看 Ibis 與 Pandas 的設計差異。Pandas 的 API 定義瞭如何進行群組和聚合操作，例如：

df.groupby("column").agg(result="sum")

在這段程式碼中，Pandas 不僅定義了查詢的外觀，還控制了資料的儲存方式（記憶體中的表示）以及如何對這些資料進行操作（例如求和）。相比之下，Ibis 的設計則更加靈活。

Ibis 的設計理念

Ibis 提供了類別似的 API，例如：

df.group_by("column").agg(result=df.sum())

雖然 API 看起來相似，但 Ibis 的設計理念完全不同。Ibis 不會控制資料的儲存方式或操作方法，而是將這些任務交給後端的執行引擎來處理。這意味著資料可以儲存在 BigQuery、DuckDB、MySQL、PostgreSQL 等多種資料函式庫中，甚至可以儲存在其他 DataFrame 函式庫中，如 Pandas。

Ibis 的延遲執行

Ibis 使用延遲執行（也稱懶惰執行）機制。這意味著 Ibis 會先收集所有的表示式，然後在需要時再執行查詢。這種設計有助於最佳化查詢效能，因為 Ibis 可以根據後端資料函式庫的特性來重新排列查詢操作。

例如，以下是使用 Ibis 查詢 Honda 車輛的範例：

import ibis
import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    "data/vehicles.csv.zip",
    dtype_backend="numpy_nullable",
    usecols=["id", "year", "make", "model", "city08"],
)
t = ibis.memtable(df)

query = t.filter(t.make == "Honda").select("make", "model", "year", "city08")
result = query.to_pandas()
print(result.head())

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用 Ibis 檢索特定車輛資訊。首先我們讀取 CSV 檔案並轉換成 Pandas DataFrame，然後使用 ibis.memtable 函式將其包裝成 Ibis 支援的格式。接著我們構建一個查詢，過濾出車廠為 Honda 的車輛並選擇特定欄位。最後我們使用 to_pandas 函式將結果轉換回 Pandas DataFrame 並顯示前五筆資料。

make model year city08
0 Honda Accord Wagon 1993 18
1 Honda Accord Wagon 1993 20
2 Honda Civic Del Sol 1994 25
3 Honda Civic Del Sol 1994 30
4 Honda Civic Del Sol 1994 23

Ibis 的應用場景

Ibis 的延遲執行機制使其非常適合處理大量資料和複雜查詢。它可以自動最佳化查詢效能，減少不必要的資料傳輸和計算。此外，Ibis 支援多種後端資料函式庫，使其成為一個強大且靈活的分析工具。

最佳化與改進

在實務應用中，玄貓發現 Ibis 的延遲執行機制可以顯著提升查詢效能。然而，若要進一步最佳化查詢效能，我們需要深入瞭解後端資料函式庫的特性並進行適當的調整。例如，如果資料儲存在 BigQuery 中，我們可以利用 BigQuery 的索引和分割槽功能來加速查詢。

玄貓探索：pandas 生態系統與其他高效能替代方案

在現代資料科學與機器學習領域，pandas 是一個不可或缺的工具。然而，隨著資料量的快速增長，pandas 面臨著一些效能瓶頸。因此，許多替代方案應運而生，這些方案不僅保留了 pandas 的便利性，還提供了更高的效能和可擴充套件性。本文將探討 Dask、Polars 和 cuDF 三大替代方案，並深入分析它們的特點及適用場景。

Dask：大規模資料處理的利器

Dask 是一個與 pandas 有著密切歷史關聯的函式庫，它提供了類別似於 pd.DataFrame 的 API，但可以將計算擴充套件到平行處理和超出系統記憶體容量的資料集。Dask 透過將資料分割成多個部分來實作平行計算，這樣可以顯著提升效能和可擴充套件性。

轉換為 Dask DataFrame

要將一個 pandas DataFrame 轉換為 Dask DataFrame，可以使用 dask.dataframe.from_pandas 函式，並透過 npartitions 引數控制資料分割槽：

import dask.dataframe as dd
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10)

惰性計算

Dask 與 Ibis 一樣，採用惰性計算的方式。這意味著它會先構建計算圖，然後再進行計算。如果需要強制執行計算，可以呼叫 compute 方法：

ddf.size.compute()

轉換回 pandas

要將 Dask DataFrame 轉換回 pandas DataFrame，只需呼叫 compute 方法即可：

ddf.compute().head()

Polars：高效資料處理的新星

Polars 是一個新興的 DataFrame 函式庫，短時間內就積累了大量功能和粉絲。Polars 根據 Apache Arrow，具有更清晰的型別系統和一致的缺失值處理方式。此外，Polars 還支援超大規模資料集並提供惰性執行引擎和查詢最佳化器。

轉換為 Polars DataFrame

要將 pandas DataFrame 轉換為 Polars DataFrame，可以使用 polars.from_pandas 函式：

import polars as pl
pl_df = pl.from_pandas(df)

惰性執行

Polars 的惰性執行引擎可以幫助最佳化查詢路徑。要使用惰性執行，可以使用 pl.LazyFrame：

lz_df = pl.LazyFrame(df)

查詢和轉換回 pandas

Polars 的惰性執行引擎可以幫助最佳化查詢路徑。例如，以下是一個範例：

lz_df.filter(
    pl.col("make") == "Honda"
).select(["make", "model", "year", "city08"]).collect().head()

如果需要將結果轉換回 pandas DataFrame，可以使用 to_pandas 方法：

lz_df.filter(
    pl.col("make") == "Honda"
).select(["make", "model", "year", "city08"]).collect().to_pandas().head()

cuDF：GPU 加速的 pandas 替代品

如果你擁有一個 Nvidia 裝置且安裝了 CUDA 工具包，那麼 cuDF 是一個值得考慮的選擇。cuDF 宣稱是 pandas 的「直接替代品」，只要有正確的硬體和工具鏈條件下就能將 pandas 的表示式轉移到 GPU 上執行。

安裝與初始化

要使用 cuDF，只需在匯入 pandas 前匯入 cuDF 並進行安裝即可：

import cudf.pandas
cudf.pandas.install()
import pandas as pd

這樣就能夠利用 GPU 的強大計算能力來加速資料處理。

各工具特點對比及選型建議

玄貓認為每種工具各有其優勢和適用場景：

  • Dask：適合處理超大規模資料集且需要平行計算時使用。
  • Polars：適合需要快速、高效資料處理且有惰性計算需求時使用。
  • cuDF：適合有 Nvidia GPU 且需要極高計算效率時使用。

#### Polars 及其應用示例說明（深度分析）

玄貓特別關注 Polars 的應用場景及其潛力：

  • 高效分析：Polars 的惰性執行引擎使得複雜查詢更加高效。
  • 資源節約：支援超大規模資料集處理而無需大量記憶體資源。
  • 未來趨勢：隨著 Apache Arrow 生態系統的壯大，Polars 或許會成為未來主流選擇。

然而 Polars 在某些情況下可能面臨學習曲線陡峭問題或部分函式庫功能尚未完善的挑戰。

及實務建議

在實際應用中：

  1. 評估需求：根據具體需求選擇合適工具。如對於超大規模資料集或需要快速平行計算時可考慮 Dask 和 Polars。
  2. 硬體組態：如果有 Nvidia GPU 資源可供利用則推薦 cuDF 作為高效能加速方案。
  3. 持續學習：隨著技術迅猛發展建議持續關注並學習最新技術動態以便應對未來挑戰。

總結來說：無論是 Dask、Polars 或 cuDF, 每種工具都有其獨特優勢與侷限性, 需要根據具體需求、環境及技術能力進行權衡選擇, 以達至最佳解決方案。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。