มุมมองจากคอมมูนิตี้: ทำไมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเลือก Polars แทน Pandas

คอมมูนิตี้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการเลือกใช้เครื่องมือ โดยมี Polars เกิดขึ้นมาเป็นทางเลือกที่น่าสนใจแทนไลบรารี Pandas ที่ใช้กันมายาวนาน จากการพูดคุยในคอมมูนิตี้อย่างกว้างขวาง เราเห็นวิวัฒนาการที่น่าสนใจในวิธีที่นักปฏิบัติด้านข้อมูลจัดการกับเวิร์กโฟลว์ประจำวันและเลือกใช้เทคโนโลยี

การถกเถียงระหว่างของเก่าและนวัตกรรมใหม่

ในขณะที่ Pandas เป็นเสาหลักของการวิเคราะห์ข้อมูลใน Python มาหลายปี สมาชิกในคอมมูนิตี้เริ่มตระหนักถึงข้อจำกัดของมัน แต่ก็ยังให้ความเคารพต่อความสำคัญในอดีต ดังที่สมาชิกคนหนึ่งได้กล่าวไว้อย่างชัดเจน:

ขอบคุณ Wes McKinney ที่มอบไลบรารีจัดการข้อมูลให้เราในช่วงที่ยังไม่มีอะไรเลย... Pandas เปรียบเสมือน jQuery ในยุคของมัน - ยอดเยี่ยมแต่ไม่ใช่เทคโนโลยีล่าสุดอีกต่อไป แต่ผมรู้สึกขอบคุณที่มันอยู่ตรงนั้นในเวลาที่เราต้องการ

ประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งาน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรายงานว่าประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญหลังจากเปลี่ยนไปใช้ Polars โดยเฉพาะในกรณีที่ต้องทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการดำเนินการที่ซับซ้อน คอมมูนิตี้เน้นย้ำว่าแม้การเปลี่ยนผ่านจะต้องใช้ความพยายามและการทดสอบการถดถอยเนื่องจากความแตกต่างของพฤติกรรมเล็กๆ น้อยๆ แต่การปรับปรุงความเร็วทำให้คุ้มค่า ผู้ใช้ชื่นชมความสามารถของ Polars ในการจัดการข้อมูลหลายล้านแถวได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในการดำเนินการเช่นการประมาณค่าข้อมูลรายเดือนจากชุดข้อมูลรายไตรมาส

ข้อดีหลักของ Polars:

• การประมวลผลแบบ Lazy
• พัฒนาด้วยภาษา Rust
• การจัดการค่า null ที่สอดคล้องกัน
• ความสามารถในการประมวลผลแบบหลายเธรด
• การปรับแต่งคิวรี่ให้เหมาะสม
• การรวมกลุ่มข้อมูลขั้นสูง

การพิจารณาระบบนิเวศ

แม้ว่า Polars จะได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น แต่คอมมูนิตี้ยอมรับว่า Pandas ยังคงมีระบบนิเวศของเครื่องมือและสื่อการเรียนรู้ที่อุดมสมบูรณ์กว่า อย่างไรก็ตาม นักปฏิบัติพบวิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริง โดยสังเกตว่าสามารถแปลง Polars dataframes กลับเป็นรูปแบบ Pandas ได้เมื่อจำเป็น เครื่องมือเช่น Narwhals และ Ibis ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยในการแปลงระหว่างรูปแบบ dataframe ต่างๆ ได้อย่างราบรื่น

ข้อควรพิจารณาในการย้ายข้อมูล:

• จำเป็นต้องทำการทดสอบการถดถอย
• มีความแตกต่างเล็กน้อยในพฤติกรรมการทำงานเมื่อเทียบกับ Pandas
• สามารถแปลงกลับไปเป็น Pandas ได้เมื่อต้องการ
• มีเครื่องมือในระบบนิเวศที่หลากหลาย (เช่น Narwhals, Ibis)
• สามารถแปลงข้อมูลแบบไม่ต้องคัดลอกกับ DuckDB โดยใช้ Arrow

การถกเถียงระหว่าง SQL และ Dataframe

ประเด็นย่อยที่น่าสนใจในการสนทนาของคอมมูนิตี้คือการเลือกระหว่าง SQL การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุแบบดั้งเดิม และไลบรารี dataframe ในขณะที่นักพัฒนาบางคนสนับสนุนการใช้คลาส Python อย่างง่ายหรือคำสั่ง SQL นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่สนับสนุนการใช้ dataframe เนื่องจากใช้งานง่าย สามารถทำซ้ำได้รวดเร็ว และเป็นมิตรต่อการตรวจสอบโค้ด ข้อสรุปดูเหมือนว่า dataframe เหมาะสำหรับการทำงานกับข้อมูลหลายแถว ในขณะที่การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุเหมาะสำหรับการดำเนินการกับข้อมูลรายการเดียว

การผสานกับเครื่องมือข้อมูลสมัยใหม่

สมาชิกในคอมมูนิตี้รู้สึกตื่นเต้นเป็นพิเศษกับการทำงานร่วมกันระหว่าง Polars และเครื่องมือข้อมูลสมัยใหม่อื่นๆ โดยเฉพาะ DuckDB ผู้ใช้รายงานความสำเร็จในการรวมเครื่องมือเหล่านี้เข้าด้วยกัน โดยใช้ความสามารถด้าน SQL ของ DuckDB ควบคู่กับฟีเจอร์การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพของ Polars พร้อมการแปลงข้อมูลระหว่างกันที่เกือบจะทันทีด้วยอินเทอร์เฟซแบบ Arrow

การเปลี่ยนจาก Pandas ไปสู่ Polars ไม่ใช่เพียงแค่การเปลี่ยนเครื่องมือเท่านั้น แต่สะท้อนถึงการเติบโตของคอมมูนิตี้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและความเต็มใจที่จะยอมรับวิธีการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและทันสมัยมากขึ้น ในขณะที่ Pandas ยังคงทำหน้าที่ของมันได้ดี โดยเฉพาะในระบบเก่าและบริบทการศึกษา แต่ Polars กำลังกลายเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับโปรเจกต์ใหม่และแอปพลิเคชันที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

การเล่นด้วยกันอย่างสนุกสนานของหมีขั้วโลกสะท้อนให้เห็นถึงการผสานและความร่วมมือระหว่างเครื่องมือจัดการข้อมูลสมัยใหม่อย่าง Polars และ DuckDB ในชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูล