Зрозуміти, як зміни в інструментах можуть покращити ефективність обробки великих даних, дуже важливо. Ось порівняння "До → Після → Вплив" для кожного інструмента, щоб ви могли чітко побачити різницю:
1. Vaex
- Старий спосіб: Використання pandas для обробки великих CSV файлів, що не справляється з даними, більшими за розмір пам'яті.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('large_file.csv') # Повільно, витрачається багато пам'яті
- Новий спосіб: Заміна на vaex для обробки даних без завантаження в пам'ять.
import vaex
df = vaex.open('large_file.csv') # Швидко, економно по пам'яті
- Вплив: Обробляє мільярди рядків без завантаження всього набору даних в пам'ять. 🚀
2. Polars
- Старий спосіб: Використання pandas, який повільний для великих даних або багатоядерних процесорів.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
df['sum'] = df['a'] + df['a'] # Повільно для великих наборів даних
- Новий спосіб: Заміна на polars, оптимізований для швидкості та паралельності.
import polars as pl
df = pl.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
df = df.with_column((df['a'] + df['a']).alias('sum')) # Швидко
- Вплив: До 10 разів швидше за pandas для великих наборів даних. 🏎️
3. Dask
- Старий спосіб: Pandas обробляє все в одному процесі (обмежено одним ядром процесора).
import pandas as pd
df = pd.read_csv('large_file.csv') # Обмежена масштабованість
df.groupby('col1').sum()
- Новий спосіб: Заміна на Dask, який розподіляє завдання між кількома ядрами.
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_file.csv')
df.groupby('col1').sum().compute() # Паралельна обробка
- Вплив: Обробка великих наборів даних швидше і на кількох ядрах. 🧠⚡
4. Modin
- Старий спосіб: Pandas використовує одне ядро процесора для обчислень.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('large_file.csv') # Повільно на великих даних
- Новий спосіб: Заміна на Modin, який паралелізує операції pandas.
import modin.pandas as pd
df = pd.read_csv('large_file.csv') # Швидше читання, паралельні операції
- Вплив: Безшовна заміна pandas, використовує всі ядра процесора для швидшого виконання. 💨
5. cuDF
- Старий спосіб: Використання pandas для важкої обробки даних на процесорі.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
df['sum'] = df['a'] + df['a'] # Повільно для великих наборів даних
- Новий спосіб: Заміна на cuDF для операцій з прискоренням GPU.
import cudf
df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
df['sum'] = df['a'] + df['a'] # Молниеносно з GPU
- Вплив: Обробка мільйонів рядків за секунди за допомогою GPU. 🎉
6. DuckDB
- Старий спосіб: Використання pandas для фільтрації даних у великих файлах.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('large_file.csv')
filtered = df[df['col'] > 10] # Повільно для великих файлів
- Новий спосіб: Заміна на DuckDB для запитів до даних з синтаксисом, схожим на SQL.
import duckdb
result = duckdb.query("SELECT * FROM 'large_file.csv' WHERE col > 10").df()
- Вплив: Запити безпосередньо з CSV/Parquet, швидше і без необхідності завантажувати дані. 🔥
7. Hugging Face Datasets
- Старий спосіб: Завантаження великих наборів даних NLP вручну.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('large_nlp_dataset.csv') # Повільно і витрачається багато пам'яті
- Новий спосіб: Заміна на datasets, який ефективно стрімить дані.
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('ag_news', split='train') # Стрімінг великих наборів даних
- Вплив: Обробляє масштабні набори даних NLP з ефективним використанням пам'яті та вбудованими інструментами. 🧠✨
8. PyArrow
- Старий спосіб: Використання pandas для читання файлів Parquet.
import pandas as pd
df = pd.read_parquet('large_file.parquet') # Повільно
- Новий спосіб: Заміна на PyArrow для ультра-швидкого читання Parquet.
import pyarrow.parquet as pq
table = pq.read_table('large_file.parquet')
- Вплив: Обробка колонкових форматів даних значно швидше, особливо для великих файлів. 🏎️
Перекладено з: Ditch Pandas: 9 Tools That Make Data Science 5x Faster 💡