ML Career
216 subscribers
139 photos
5 videos
2 files
181 links
Branched from @data_career
Download Telegram
Вышел pandas 2.0.0, который был во многом ориентирован на улучшение производительности. Что интересного:

- Если раньше pandas работал только поверх numpy, теперь можно выбрать в качестве бекенда apache arrow
- Работа с отсутствующими значениями и строками стала эффективнее при использовании arrow backend
- Copy-on-write - ленивое копирование, при котором реальное копирование данных откладывается до тех пор, пока мы не начнем изменять данные. Это уменьшит количество ошибок, когда меняя данные в срезе мы на самом деле меняем исходный фрейм и при этом не скажется на производительности, когда нам нужно только читать данные
- Числовые индексы теперь могут быть не только 64-х разрядные (int64, uint64, float64), но и любых других числовых типов
- У datetime и timedelta теперь можно указывать единицу измерения. Если раньше pandas приводил все к наносекундам, теперь можно явно указать что-то типа dtype="datetime64[s]"

Полный список изменений: https://pandas.pydata.org/docs/dev/whatsnew/v2.0.0.html

Более подробно про изменения можно прочитать в статье pandas 2.0 and the Arrow revolution.

https://t.iss.one/tricky_python/118
https://t.iss.one/dataeng/522
#pandas #pandas2 #release #release_notes
Pandas устарел?
FireDucks предлагает замену без переписывания кода.

🐼 Pandas - самая популярная библиотека для обработки данных, но она уже давно страдает от низкой производительности.

🐻 Современные альтернативы, такие как Polars, предлагают гораздо более высокую производительность, но переход на новые фреймворки требует изучения нового API, что отталкивает многих разработчиков.

🔥🦆 FireDucks 🦆🔥 решает эту проблему, предлагая полную совместимость с Pandas, но с многопоточной обработкой и ускорением работы компилятора. Для перехода достаточно изменить одну строку:

python 
import fireducks.pandas as pd


Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:

python 
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py


FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API.

Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks.

FireDucks работает быстрее, чем Pandas и Polars, что подтверждается бенчмарками


🔜Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks

⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo

➡️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb

💪И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться:
https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/


#pandas #polars #fireducks #de #dataengineer #dataengineering
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM