Polars中的急性与惰性API:性能优化与数据处理策略

简介: Polars中的急性与惰性API:性能优化与数据处理策略

在数据科学和数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。然而,随着数据集的规模日益增大,Pandas在处理大型数据集时的性能瓶颈逐渐显现。为了解决这一问题,Polars应运而生,它是一个旨在提供更快数据处理速度的库,特别适合处理大型数据集。Polars提供了两种不同的API:急性API(Eager API)和惰性API(Lazy API),它们在执行方式和性能上各有特点。

一、急性API(Eager API)

急性API类似于Pandas的执行方式,它在代码执行时立即运行并返回结果。这意味着每当你调用一个函数或方法时,Polars都会立即执行相应的操作并返回结果。急性API的执行是即时的,因此,它适合于需要快速查看结果的场景,例如:数据探索和交互式分析。

急性API的特点:

  • 即时执行:代码执行后立即返回结果。
  • 易于理解:与Pandas的执行方式相似,易于上手。
  • 交互式分析:适合于需要快速反馈的场景。

急性API的使用示例:

import polars as pl  # 读取数据 df = pl.read_csv('example.csv')  df

我们首先读入一个csv文件,包含'col1'、'col2'、'col3'、'group'四列,如下图:

5a62cb3594e397eb9051cbc0e244d913.png

我们用急性API来处理一下这个csv文件,

# 选择和过滤数据 df_filtered = df.filter(pl.col('col1') > 5)# 创建新列 df_with_new_column = df_filtered.with_columns([(pl.col('col1') * 10).alias('new_col') ]) # 分组和聚合 df_aggregated = df_with_new_column.groupby('group').agg([  pl.col('new_col').mean() ])  # 显示结果 df_aggregated

f2bc5166e5720b6b227b23eb15528da9.png

cfc9ce410627bd1f1b401362593cc10e.png

创建一个新列'new_col'并对新列进行平均。

二、惰性API(Lazy API)

惰性API是Polars中一个更为高效的选择,它允许用户构建一个查询计划而不立即执行。只有当用户调用.collect()方法时,Polars才会执行整个查询计划。这种延迟执行的方式可以显著提高性能,因为它允许Polars在执行前进行优化,例如:通过谓词下推(Predicate Pushdown)和投影下推(Projection Pushdown)等技术来减少数据的加载和处理量。

惰性API的特点:

  • 延迟执行:构建查询计划后,只有在调用.collect()时才执行。
  • 性能优化:执行前进行优化,减少不必要的数据处理。
  • 内存和CPU效率:由于延迟执行,可以处理更大的数据集。

惰性API的使用示例:

import polars as pl  # 使用惰性API构建查询计划 q = ( pl.scan_csv('example.csv')     .filter(pl.col('col1')> 5).with_columns([(pl.col('col1') * 10).alias('new_col')])     .group_by('group').agg(pl.col('new_col').mean()))  # 执行查询计划并显示结果 df1=q.collect() df1

bc2f1d6a26bb42c76465aa5d5f991284.png

三、性能对比

在性能方面,惰性API通常优于急性API。由于惰性API在执行前进行了优化,它可以减少不必要的数据加载和处理,从而在处理大型数据集时提供更快的速度。此外,惰性API还可以更好地利用多核处理器,因为它可以并行执行多个操作。

四、结论

Polars的急性API和惰性API各有其适用场景。急性API适合于需要快速查看结果的场景,而惰性API则在处理大型数据集时提供了更高的性能和效率。在实际应用中,开发者可以根据具体需求选择合适的API。对于那些需要处理大量数据并追求性能优化的项目,惰性API无疑是一个更好的选择。

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