Komuniti sains data sedang mengalami perubahan ketara dalam pemilihan alat mereka, dengan Polars muncul sebagai alternatif yang menarik berbanding perpustakaan Pandas yang telah lama bertapak. Melalui perbincangan komuniti yang meluas, kita dapat melihat evolusi menarik dalam cara pengamal data mendekati aliran kerja harian dan membuat pilihan teknologi mereka.
Perbahasan Warisan vs Inovasi
Walaupun Pandas telah menjadi asas analisis data Python selama bertahun-tahun, ahli komuniti semakin mengakui keterbatasannya sambil tetap menghormati kepentingan sejarahnya. Seperti yang diungkapkan oleh salah seorang ahli komuniti:
Terima kasih kepada Wes McKinney kerana memberikan kita perpustakaan dataframe ketika kita tidak mempunyai apa-apa... Pandas adalah seperti jQuery pada masanya — hebat tetapi bukan lagi yang terkini. Namun saya amat berterima kasih kerana ia wujud ketika diperlukan.
Prestasi dan Kepraktisan
Saintis dan jurutera data melaporkan peningkatan prestasi yang ketara selepas beralih kepada Polars, terutamanya dalam senario yang melibatkan set data besar dan operasi kompleks. Komuniti menekankan bahawa walaupun peralihan memerlukan usaha dan ujian regresi disebabkan perbezaan tingkah laku yang halus, peningkatan kelajuan menjadikannya berbaloi. Pengguna khususnya memuji keupayaan Polars untuk mengendalikan berjuta-juta baris dengan cekap, terutamanya dalam operasi seperti menginterpolasi data bulanan daripada dataset suku tahunan.
Kelebihan Utama Polars:
- Pelaksanaan secara malas
- Pelaksanaan berasaskan Rust
- Pengendalian nilai nol yang konsisten
- Keupayaan berbilang bebenang
- Pengoptimuman pertanyaan
- Pengagregatan kumpulan bukan asas
Pertimbangan Ekosistem
Walaupun populariti Polars semakin meningkat, komuniti mengakui bahawa Pandas masih mengekalkan ekosistem alat dan bahan pembelajaran yang lebih kaya. Walau bagaimanapun, pengamal telah menemui penyelesaian praktikal, dengan menyatakan bahawa dataframe Polars boleh ditukar kembali ke format Pandas apabila diperlukan. Alat seperti Narwhals dan Ibis digunakan untuk memudahkan penukaran antara format dataframe yang berbeza.
Pertimbangan Penghijrahan:
- Memerlukan ujian regresi
- Perbezaan tingkah laku yang halus berbanding dengan Pandas
- Boleh ditukar kembali kepada Pandas apabila diperlukan
- Alat ekosistem yang lengkap tersedia ( Narwhals , Ibis )
- Penukaran salinan-sifar dengan DuckDB menggunakan Arrow
Perbahasan SQL vs Dataframe
Satu subplot menarik dalam perbincangan komuniti berkisar tentang pilihan antara SQL, pengaturcaraan berorientasikan objek tradisional, dan perpustakaan dataframe. Walaupun sesetengah pembangun menyokong penggunaan kelas Python atau pertanyaan SQL yang ringkas, ramai saintis data mempertahankan penggunaan dataframe kerana mudah digunakan, keupayaan iterasi pantas, dan mesra semakan kod. Kesepakatan menunjukkan bahawa dataframe lebih sesuai apabila beroperasi dengan berbilang baris data, manakala pendekatan berorientasikan objek lebih sesuai untuk operasi rekod tunggal.
Integrasi dengan Alat Data Moden
Ahli komuniti sangat teruja dengan sinergi antara Polars dan alat data moden yang lain, terutamanya DuckDB. Pengguna melaporkan kejayaan dalam menggabungkan alat-alat ini, memanfaatkan keupayaan SQL DuckDB bersama ciri-ciri manipulasi data Polars yang cekap, dengan penukaran hampir serta-merta antara keduanya berkat antara muka berasaskan Arrow.
Peralihan dari Pandas kepada Polars mewakili lebih daripada sekadar perubahan alat – ia mencerminkan kematangan komuniti sains data dan kesediaan untuk menerima pendekatan yang lebih cekap dan moden dalam manipulasi dan analisis data. Walaupun Pandas terus berkhidmat untuk tujuannya, terutamanya dalam sistem warisan dan konteks pendidikan, Polars semakin menjadi pilihan utama untuk projek baharu dan aplikasi yang kritikal dari segi prestasi.
Sumber Rujukan: The Polars vs pandas difference nobody is talking about
 |
|---|
| Interaksi bermain antara beruang kutub mencerminkan sinergi dan kerjasama antara alat data moden seperti ' Polars ' dan ' DuckDB ' dalam komuniti sains data |