Pandas替代框架性能测评——Polars|Modin|Pandarallel|pySpark_python

Pandas在大数据处理上的不足，制约了其在数据科学领域的进一步发展，尽管它在小数据集上处理非常灵活方便；探究Pandas在大数据时代的替代品，是算法工程师面临的重要问题。

当然，现在各类公有云和分析型数据库大行其道，大数据对于它们来说不是问题，但这往往需要付出一定的成本才能获得商用版本带来的便捷与高效。那么，有没有低成本的方案可供选择呢？

反思Pandas面对大数据时羸弱的表现：由于Pandas在设计时只能单核运行，因此无法用到计算机的多核CPU，针对这个弱点的改善，业界实现了很多替代方案。

下面分别测试Pandas、Polars、Modin和Pandarallel框架，以及大数据的常客——Spark的python版本pySpark，在较小的数据集上，运行UDF函数的性能表现，给我们今后选择框架带来参考。

这里选用的数据集shape为(45, 500000)，数据经处理后需要将每列值进行md5哈希并截取后段(apply 函数)，本地电脑环境为：Macbook Pro i5/16G/512G。

太长不看版：为节约时间，这里直接放出各个框架的测试结果，采取三次平均值。

序号	框架	版本	*** 作	*** 作时长
1	Pandas	1.3.5	读取数据	0:00:01.208665
			apply函数	0:05:14.027412
2	Polars	0.13.34	读取数据	0:00:00.280509
			apply函数	0:00:50.164057
3	Modin	0.12.1	读取数据	0:00:03.598980
			apply函数	0:04:08.191504
4	Pandarallel	1.6.1	读取数据	0:00:01.165021
			apply函数	0:01:51.759348
5	pySpark	3.2.1	读取数据	0:00:00.378601
			apply函数	0:00:22.682952

简单结论：

a. 读取数据速度排名：Polars > pySpark >> Pandarallel > Pandas > Modin

b. Apply函数处理速度排名： pySpark > Polars > Pandarallel >> Modin > Pandas

c. 在处理Apply函数上，Modin和Pandarallel并不如其所宣扬的那样带来很大的性能提升，尤其是Pandarallel运行时，明显感受到电脑风扇启动；

d. Polars表现令人惊艳；

e. Spark表现出其在大数据处理上的强劲实力；

备注：H2O.ai公司已经做过这些框架的性能测评，我这里补充了另一个常见 *** 作——Apply函数的性能测试，供参考。

Database-like ops benchmarkhttps://h2oai.github.io/db-benchmark/

~~~~~~~~~~~~~~下面进入PK环节 ~~~~~~~~~~~~~

apply 函数为：

from hashlib import md5
def apply_md5(item):
    encoder = md5()
    encoder.update(str(item).encode('utf-8'))
    k = int(encoder.hexdigest(), 16)
    h = k % 2147483648
    return h

1. Pandas测试

读取数据集，记录该 *** 作耗时：

import pandas as pd
df_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list)

显示原始数据，df_data.head()

	col_0	col_1	col_2	col_3	col_4	col_5	col_6	col_7	col_8	col_9	col_10	col_34	col_35	col_36	col_37	col_38	col_39	col_40	col_41	col_42	col_43	col_44
0	546075	1	3	108	104	44	14491	10	1	1	278686	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	99363
1	737831	0	0	97	78	109	8290	10	5	7	144807	1	1	1	1	1	2	1	2	1	1	857989
2	758475	0	0	37	37	37	5925	10	1	1	183451	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	819748
3	936379	0	0	37	37	37	5925	10	1	1	409147	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	819748
4	790741	0	0	37	37	37	5925	10	1	1	372559	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	819748

运行apply函数，并记录该 *** 作耗时：

for col in df_data.columns:
    df_data[col] = df_data.apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1)

显示结果数据，df_data.head()

	col_0	col_1	col_2	col_3	col_4	col_5	col_6	col_7	...	col_37	col_38	col_39	col_40	col_41	col_42	col_43	col_44
0	613570340	1869972635	1923594995	2024701195	768635540	120528582	659016270	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	190489033
1	746716728	2038916314	2038916314	267377820	911787345	8293277	1008812386	1365501984	...	1869972635	1869972635	1276413484	1869972635	1276413484	1869972635	1869972635	1468256769
2	1668942466	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1920310884
3	1301686701	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	2038916314	1920310884
4	725939270	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1920310884

2. Polars测试

Polars特点：

Polars库在io上优势明显，非常快；
Polars是Rust编写的，内存模型是基于Apache Arrow，python只是一个前端的封装；
Polars存在两种API，一种是Eager API，另一种则是Lazy API；
Eager API和Pandas的使用类似，语法差不太多，立即执行就能产生结果。
Lazy API像Spark，首先将查询转换为逻辑计划，然后对计划进行重组优化，以减少执行时间和内存使用。

用户文档：

List context and row-wise compute - Polars - User Guidehttps://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/dsl/list_context.html

安装：pip3 install polars -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

读取数据集，记录耗时：

import polars as pl

pl_data = pl.read_csv(data_file, has_header=False, new_columns=col_list)

运行apply函数，记录耗时：

pl_data = pl_data.select([
    pl.col(col).apply(lambda s: apply_md5(s)) for col in pl_data.columns
])

查看运行结果：

3. Modin测试

Modin特点：

使用DataFrame作为基本数据类型；
Modin具有与 Pandas 相同的应用程序接口（API）；
Pandas 仍然只会利用一个内核，而 Modin 会使用所有的内核；
能处理1MB到1TB+的数据；
Modin 利用 Ray 使用同样的代码跑单台机器，也可以用于集群；
使用者不需要知道系统有多少内核，也不需要指定如何分配数据；

用户文档：

Scale your pandas workflow by changing a single line of code — Modin 0.14.1+0.gd7eb019b.dirty documentationhttps://modin.readthedocs.io/en/stable/

安装：pip3 install "modin[ray]" -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

为防止报错“ModuleNotFoundError: No module named 'aiohttp.signals'”，可以这样来解决：pip3 install aiohttp==3.7 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

读取数据集，记录耗时：

import modin.pandas as pd

md_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list)

运行apply函数，记录耗时：

for col in md_data.columns:
    md_data[col] = md_data.apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1)

查看运行结果：

	col_0	col_1	col_2	col_3	col_4	col_5	col_6	col_7	...	col_37	col_38	col_39	col_40	col_41	col_42	col_43	col_44
0	613570340	1869972635	1923594995	2024701195	768635540	120528582	659016270	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	190489033
1	746716728	2038916314	2038916314	267377820	911787345	8293277	1008812386	1365501984	...	1869972635	1869972635	1276413484	1869972635	1276413484	1869972635	1869972635	1468256769
2	1668942466	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1920310884
3	1301686701	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	2038916314	1920310884
4	725939270	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1920310884

4. Pandarallel测试

Pandarallel特点：

非常简单实现Pandas并行；
没有自己的读取文件方式，依赖Pandas读取文件；

用户文档：

pandarallel · PyPIAn easy to use library to speed up computation (by parallelizing on multi CPUs) with pandas.https://pypi.org/project/pandarallel/

读取数据集，记录耗时：

import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel
pandarallel.initialize()

dp_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list)

运行apply函数，记录耗时：

for col in dp_data.columns:
    dp_data[col] = dp_data.parallel_apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1)

查看运行结果：

	col_0	col_1	col_2	col_3	col_4	col_5	col_6	col_7	...	col_37	col_38	col_39	col_40	col_41	col_42	col_43	col_44
0	613570340	1869972635	1923594995	2024701195	768635540	120528582	659016270	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	190489033
1	746716728	2038916314	2038916314	267377820	911787345	8293277	1008812386	1365501984	...	1869972635	1869972635	1276413484	1869972635	1276413484	1869972635	1869972635	1468256769
2	1668942466	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1920310884
3	1301686701	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	2038916314	1920310884
4	725939270	2038916314	2038916314	80582237	80582237	80582237	549795305	1365501984	...	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1920310884

5. pySpark测试

Spark资料很多了，可以参考：pyspark系列--pandas和pyspark对比_振裕的博客-CSDN博客_pyspark与pandas区别目录 1. pandas和pyspark对比 1.1. 工作方式1.2. 延迟机制1.3. 内存缓存1.4. DataFrame可变性1.5. 创建1.6. index索引1.7. 行结构1.8. 列结构1.9. 列名称1.10. 列添加1.11. 列修改1.12. 显示1.13. 排序1.14. 选择或切片1.15. 过滤1.16. 整合1.17. 统计...https://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/79673483

安装：pip3 install pyspark -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

读取数据集，记录耗时：

from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.pandas as ps
spark = SparkSession.builder.appName('testpyspark').getOrCreate()

ps_data = ps.read_csv(data_file, names=header_name)

运行apply函数，记录耗时：

for col in ps_data.columns:
    ps_data[col] = ps_data[col].apply(apply_md5)

查看运行结果：

	col_0	col_1	col_2	col_3	col_4	col_5	col_6	col_7	col_8	col_9	col_10	col_11	col_12	col_13	col_14	col_15	col_16	col_17	col_18	col_19	col_20	col_21	col_22	col_23	col_24	col_25	col_26	col_27	col_28	col_29	col_30	col_31	col_32	col_33	col_34	col_35	col_36	col_37	col_38	col_39	col_40	col_41	col_42	col_43	col_44
0	613570340	1869972635	1923594995	2024701195	768635540	120528582	659016270	1365501984	1869972635	1869972635	528126110	2038916314	1869972635	1869972635	40185290	1967264300	2038916314	1869972635	1365501984	1923594995	1276413484	1967264300	1956845781	1273636163	1956845781	1365501984	1956845781	2125574876	2125574876	2125574876	2125574876	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	190489033
1	746716728	2038916314	2038916314	267377820	911787345	8293277	1008812386	1365501984	1956845781	1273636163	1434204725	696132461	1923594995	1276413484	1869972635	1365501984	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1923594995	1365501984	1365501984	1365501984	1365501984	1869972635	2125574876	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1869972635	1276413484	1869972635	1276413484	1869972635	1869972635	1468256769

总结

序号	框架	版本	*** 作	*** 作时长	读取数据速度排名	Apply函数运行速度排名
1	Pandas	1.3.5	读取数据	0:00:01.208665	4	5
			apply函数	0:05:14.027412
2	Polars	0.13.34	读取数据	0:00:00.280509	1	2
			apply函数	0:00:50.164057
3	Modin	0.12.1	读取数据	0:00:03.598980	5	4
			apply函数	0:04:08.191504
4	Pandarallel	1.6.1	读取数据	0:00:01.165021	3	3
			apply函数	0:01:51.759348
5	pySpark	3.2.1	读取数据	0:00:00.378601	2	1
			apply函数	0:00:22.682952

a. 读取数据速度排名：Polars > pySpark >> Pandarallel > Pandas > Modin

b. Apply函数处理速度排名： pySpark > Polars > Pandarallel >> Modin > Pandas

c. 在处理Apply函数上，Modin和Pandarallel并不如其所宣扬的那样带来很大的性能提升，尤其是Pandarallel运行时，明显感受到电脑风扇启动；

d. Polars表现令人惊艳，加上其对各类图表的支持，不失为Pandas的平替，不过，Polars虽与Pandas有一定的相似性，但很多API使用方法不同，有一定的学习成本；

e. pySpark表现出其在大数据处理上的强劲实力，与Pandas和Polars相比，在数据分析方面较弱，但集成了一定的机器学习能力；

参考资料：

List context and row-wise compute - Polars - User Guide

Scale your pandas workflow by changing a single line of code — Modin 0.14.1+0.gd7eb019b.dirty documentation

Python/Pandas如何处理百亿行，数十列的数据？ - 知乎

Why Python is Slow: Looking Under the Hood | Pythonic Perambulations

Scaling Pandas: Dask vs Ray vs Modin vs Vaex vs RAPIDS

Database-like ops benchmark

pyspark系列--pandas和pyspark对比_振裕的博客-CSDN博客_pyspark与pandas区别

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原文地址: http://outofmemory.cn/langs/943018.html

Pandas替代框架性能测评——Polars|Modin|Pandarallel|pySpark

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