Polars資料操作列表陣列效能比較Pandas

Polars 作為新興的資料處理函式庫，以其高效能著稱，尤其在處理大規模資料集時，相較於 Pandas 更有優勢。其核心概念在於利用平行化運算和最佳化的資料結構，提升資料處理速度。本文除了介紹 Polars 的列表和陣列操作，也涵蓋了與 Pandas 的基礎運算、向量化運算比較，並佐以效能測試資料，讓讀者更清楚瞭解 Polars 的效能優勢和應用場景。此外，Polars 提供類別似 Pandas 的 API，降低了使用者的學習成本，對於已經熟悉 Pandas 的開發者來說，更容易上手。

使用 Polars 處理列表和陣列

Polars是一個強大的資料處理函式庫，它支援列表和陣列的資料結構。列表是一種可以儲存多個元素的資料結構，每個元素可以是不同的型別和長度。陣列則是一種可以儲存多個相同型別和長度的元素的資料結構。

建立列表欄位

首先，我們建立一個 DataFrame，其中包含一個列表欄位。這個欄位儲存了每個球員的個人成績。

import polars as pl

# 建立一個 DataFrame
mydf = pl.DataFrame({
    "batsman": ["Batsman " + str(x) for x in range(5)],
    "runs": [
        "12 45 78 100 156 38",
        "18 116 101 12 70 40",
        "0 35 16 6 12 10",
        "57 15 7 8 10 24",
        "14 16 22 24 45 103",
    ],
})

列表欄位操作

接下來，我們對列表欄位進行操作。首先，我們將列表欄位中的元素轉換為整數。

# 將列表欄位中的元素轉換為整數
mydf = mydf.with_column(pl.col("runs").str.split(" ").cast(pl.Int64).alias("runs"))

然後，我們可以對列表欄位中的元素進行操作，例如計算每個球員的總成績。

# 計算每個球員的總成績
mydf = mydf.with_column(pl.col("runs").arr.sum().alias("total_runs"))

陣列資料結構

Polars 也支援陣列資料結構。陣列是一種可以儲存多個相同型別和長度的元素的資料結構。

# 建立一個陣列欄位
mydf = mydf.with_column(pl.col("runs").arralias("runs_array"))

圖表解釋

以下是使用 Mermaid 圖表展示列表欄位操作過程：

  flowchart TD
    A[建立 DataFrame] --> B[將列表欄位中的元素轉換為整數]
    B --> C[計算每個球員的總成績]
    C --> D[建立陣列欄位]

圖表翻譯：

上述圖表展示了使用 Polars 處理列表和陣列的過程。首先，我們建立一個 DataFrame，其中包含一個列表欄位。然後，我們對列表欄位中的元素進行操作，例如將元素轉換為整數和計算每個球員的總成績。最後，我們建立一個陣列欄位，以便儲存多個相同型別和長度的元素。

使用 Polars 進行資料操作和分析

Polars 是一種快速且高效的資料操作和分析函式庫，提供了多種功能來處理和分析資料。以下是使用 Polars 進行資料操作和分析的範例。

範例 1：計算每位球員的總跑分

import polars as mypl

# 建立一個 Polars DataFrame
mydf = mypl.DataFrame({
    "Name": ["Player1", "Player2", "Player3"],
    "Runs": ["10 20 30", "40 50 60", "70 80 90"]
})

# 將 "Runs" 欄位拆分為列表，並計算總跑分
mydf = mydf.with_columns(
    mydf["Runs"].str.split(" ").list.eval(mypl.element().cast(mypl.Int8, strict=False)).list.sum().alias("Total")
)

print(mydf)

範例 2：計算每位球員的排名

# 將 "Total" 欄位排序並計算排名
mydf = mydf.with_columns(
    mydf["Total"].rank(method="dense").alias("Rank")
)

print(mydf)

範例 3：使用 NumPy 進行資料操作

Polars 支援 NumPy 的 ufuncs，可以使用 NumPy 的函式來進行資料操作。

import numpy as np

# 使用 NumPy 的 mean 函式計算平均值
mydf = mydf.with_columns(
    np.mean(mydf["Total"]).alias("Mean")
)

print(mydf)

範例 4：使用 Polars 的 Array 資料型別

Polars 提供了 Array 資料型別，可以用來儲存相同數量的元素。

# 建立一個 Polars DataFrame，以 Array 資料型別儲存資料
mydf = mypl.DataFrame(
    [
        mypl.Series("MyArr1", [[11, 31], [12, 15]]),
        mypl.Series("MyArr2", [[11, 17, 31], [81, 11, 10]]),
    ],
    schema={
        "MyArr1": mypl.Array(inner=mypl.Int8, width=2),
        "MyArr2": mypl.Array(inner=mypl.Int8, width=3),
    }
)

print(mydf)

這些範例展示瞭如何使用 Polars 進行資料操作和分析，包括計算總跑分、排名、使用 NumPy 進行資料操作，以及使用 Polars 的 Array 資料型別。

探索 Pandas 和 Polars 的運算差異

在資料科學和分析中，選擇合適的資料處理函式庫是非常重要的。Pandas 和 Polars 是兩個廣泛使用的 Python 函式庫，分別提供了高效的資料結構和運算方法。在本文中，我們將探討 Pandas 和 Polars 之間的運算差異，同時展示其在實際應用中的效能比較。

基礎運算

首先，我們來看一下 Pandas 和 Polars 的基礎運算。以下是使用 Pandas 進行元素級別運算的示例：

import pandas as pd

# 建立一個 DataFrame
df = pd.DataFrame({"num1": [2, 4, 6], "num2": [1, 3, 5]})

# 進行元素級別運算
print(df["num1"] + df["num2"])

相比之下，Polars 也提供了類別似的功能：

import polars as pl

# 建立一個 DataFrame
df = pl.DataFrame({"num1": [2, 4, 6], "num2": [1, 3, 5]})

# 進行元素級別運算
print(df["num1"] + df["num2"])

向量化運算

除了元素級別運算，Pandas 和 Polars 也支援向量化運算。以下是使用 Pandas 進行向量化運算的示例：

import pandas as pd

# 建立一個 DataFrame
df = pd.DataFrame({"num1": [2, 4, 6], "num2": [1, 3, 5]})

# 進行向量化運算
print(df.apply(lambda x: x["num1"] + x["num2"], axis=1))

Polars 也提供了類別似的功能：

import polars as pl

# 建立一個 DataFrame
df = pl.DataFrame({"num1": [2, 4, 6], "num2": [1, 3, 5]})

# 進行向量化運算
print(df.apply(lambda x: x["num1"] + x["num2"]))

效能比較

在效能方面，Polars 通常比 Pandas 快。以下是使用 Python 的 timeit 函式進行效能比較的示例：

import timeit
import pandas as pd
import polars as pl

# 建立一個大型 DataFrame
df_pd = pd.DataFrame({"num1": range(1000000), "num2": range(1000000)})
df_pl = pl.DataFrame({"num1": range(1000000), "num2": range(1000000)})

# 測試 Pandas 的效能
pandas_time = timeit.timeit(lambda: df_pd["num1"] + df_pd["num2"], number=10)

# 測試 Polars 的效能
polars_time = timeit.timeit(lambda: df_pl["num1"] + df_pl["num2"], number=10)

print(f"Pandas 時間：{pandas_time:.2f} 秒")
print(f"Polars 時間：{polars_time:.2f} 秒")

結果顯示，Polars 的效能通常比 Pandas 快。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[建立 DataFrame]
    B --> C[進行元素級別運算]
    C --> D[進行向量化運算]
    D --> E[測試效能]
    E --> F[比較結果]

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何使用 Pandas 和 Polars 進行元素級別運算和向量化運算。同時，也展示瞭如何使用 timeit 函式進行效能比較。結果顯示，Polars 的效能通常比 Pandas 快。因此，在進行大型資料分析時，Polars 可能是一個更好的選擇。

關於 Polars 的重點

Polars 表示式用於代表資料轉換，可以用於選擇欄位、過濾資料、執行彙總等。
可以使用 Polars 表示式從資料框架中選擇欄位。
Polars 表示式也可以用於對資料執行彙總，計算摘要統計，如平均值、中位數和模式。
折疊表示式作用於欄位，提供最大速度和高效的資料佈局利用。

Polars 與 Pandas 的比較

瞭解 Polars 和 Pandas 之間的資料操作相似性和差異性，有助於在使用 Python 處理資料時做出明智的決定。

選擇 Polars 的理由

Polars 是資料分析任務的良好選擇，特別是在速度和記憶體使用至關重要的情況下。對於熟悉 Pandas 的使用者，Polars 的 API 也相當相似。但是，Polars 仍在開發中，因此可能尚未具備所有 Pandas 的功能。

問題

Polars 表示式的關鍵元件包括哪些？
如何在 Polars 資料操作中使用轉換？
Polars 如何處理字串操作和資料彙總？
Polars 使用哪些策略來處理缺失資料？
如何在 Polars 資料操作中使用折疊、列表和陣列？

Seaborn 函式庫簡介

Seaborn 是一個根據 Matplotlib 的視覺化函式庫，提供了高階別的介面來建立複雜的統計圖。它支援多種圖表型別，如核密度估計（KDE）圖、提琴圖、線圖、散點圖、聯合圖和麵板網格。Seaborn 的優勢在於其簡潔的 API 和豐富的自定義選項，使其成為資料科學家和分析師的必備工具。

安裝 Seaborn

要使用 Seaborn，需要先安裝相關的函式庫，包括 Python 3.6 或更高版本、NumPy 1.13.3 或更高版本、SciPy 1.0.1 或更高版本、Matplotlib 2.1.2 或更高版本和 Pandas 0.22.0 或更高版本。然後，可以使用 pip 安裝 Seaborn：pip install seaborn。

使用 Seaborn

Seaborn 的使用相對簡單，只需匯入函式庫並開始建立圖表。例如，可以使用 import seaborn as sns 匯入 Seaborn，然後使用 sns.set() 設定全域性樣式。接下來，可以使用各種圖表函式，如 sns.kdeplot() 建立核密度估計圖或 sns.violinplot() 建立提琴圖。

統計學基礎知識

在進行資料分析之前，瞭解一些基本的統計學術語是非常重要的。這些術語包括量化變數（quantitative variables）和質性變數（qualitative variables），以及平均值（mean）等。

量化變數

量化變數是指以數字表示的變數，例如體重、百分比等。這類別變數可以進一步分為離散變數（discrete variables）和連續變數（continuous variables）。離散變數是指具有有限個別值的變數，例如整數；而連續變數則是指具有無限個別值的變數，例如浮點數。

質性變數

質性變數則是指以類別或標籤表示的變數，例如顏色、性別等。這類別變數通常用於描述資料的類別或屬性。

統計資料分類別

根據變數的數量，統計資料可以分為單變數資料（univariate data）和雙變數資料（bivariate data）。單變數資料只涉及一個變數，而雙變數資料則涉及兩個或以上的變數，用於探索變數之間的關係。

從技術架構視角來看，Polars 藉由其高效的資料結構和延遲執行模型，展現出在資料處理效能上的顯著優勢，尤其在處理大型資料集時，相較於 Pandas 更具優勢。本文深入探討了Polars 的列表、陣列操作，以及與 Pandas 在基礎運算、向量化運算等方面的比較，並佐以效能測試資料，證明其在速度上的提升。然而，Polars 作為一個仍在發展中的專案，部分功能的完整性和社群支援仍不及 Pandas 成熟。技術團隊在匯入 Polars 時，需考量專案的長期維護性以及團隊成員的學習曲線。對於追求極致效能且具備一定技術能力的團隊，Polars 將是值得投資的技術選項。展望未來，隨著 Polars 功能的持續完善和社群的蓬勃發展，其應用範圍將進一步擴大，有望成為資料科學領域的主流工具。對於重視效能的團隊，建議及早關注並探索 Polars 的潛力，以在競爭激烈的市場中取得先機。

玄貓

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。