当前位置：首页 > news >正文

Polars: 新一代高性能数据处理库

news 来源：原创 2025/7/5 11:33:08

<------最重要的是订阅“鲁班模锤”------>

在数据科学和数据分析领域，性能和效率一直是从业者关注的焦点。随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理工具如pandas在处理大规模数据时逐渐显露出其局限性。在这样的背景下，一个名为Polars的新兴数据处理库正迅速崛起，吸引了众多数据科学家和分析师的关注。本文将深入探讨Polars的背景、技术原理、突出优势以及与现有数据处理库的对比分析，帮助读者全面了解这一强大工具的价值。

Polars

Polars是一个高性能的DataFrame库，专为高效的数据处理而设计。由Ritchie Vink创建的Polars旨在解决现有数据处理库在处理大规模数据时面临的性能和内存效率问题。作为一个相对年轻的项目，Polars在短时间内就获得了广泛的关注，成为数据处理工具领域的一匹黑马。

随着数据量的增长，传统的数据处理工具如pandas虽然易用性高，但其性能和内存效率在处理大型数据集时日益成为瓶颈。Polars正是针对这些痛点而生，它将Rust语言的高性能和Python的易用性完美结合，提供了一个强大而高效的数据处理解决方案。

与其他针对大数据处理的库如Spark、Dask和Ray不同，Polars的设计目标是在单机环境下高效处理数据，这使得它成为pandas的直接竞争对手。Polars并非简单地模仿pandas，而是从底层架构到API设计都进行了全新的思考，以达到最佳的性能和用户体验。

技术原理

Polars之所以能够在数据处理领域异军突起，离不开其先进的技术架构和精心设计的性能优化机制。

1） Polars的核心是使用Rust语言编写的。Rust是一种低级系统编程语言，具有与C/C++相当的性能，同时提供内存安全保证和现代编程语言特性。

高性能：Rust代码可以编译成高度优化的机器码，运行性能接近C语言，大大超过Python的执行速度。
内存效率：Rust的所有权系统和严格的内存管理使得程序可以精确控制内存使用，减少不必要的内存开销。
并发安全：Rust的设计使得并行计算更加安全和可预测，允许Polars充分利用多核处理器的能力，实现embarrassingly parallel。

相比之下，pandas虽然核心计算依赖于用C语言实现的NumPy，但在处理某些数据类型(如字符串和分类数据)时，仍然受到Python内存处理方式的限制，导致性能不佳。

2）Polars采用Apache Arrow作为底层内存格式，这是一个跨语言内存格式标准。Arrow的核心特点是列式存储(columnar storage)，这意味着数据按列存储在连续的内存块中，而不是按行存储。列式存储格式带来了多方面的优势：

向量化操作：列式存储使得向量化操作更加高效，可以同时处理一列中的多个值。
缓存友好：相同类型的数据存储在连续内存中，提高CPU缓存命中率，加速数据访问。
压缩效率：同类型数据的连续存储使得压缩算法可以达到更高的压缩率。并行处理：列式存储天然支持并行处理，使得多核计算更加高效。

pandas 2.0也采用了PyArrow作为后端，但Polars团队构建了自己的Arrow实现，这使得Polars可以更灵活地优化性能和内存使用。

3）查询优化器与惰性执行

Polars的一个关键技术创新是其强大的查询优化器，它与惰性执行(lazy execution)模式紧密结合。在惰性执行模式下，Polars不会立即执行用户的操作，而是构建一个计算图(computational graph)，然后通过查询优化器分析整个操作链，找出最优的执行路径。查询优化器的优化手段有：

谓词下推(predicate pushdown)：将过滤操作尽可能早地应用，减少后续操作需要处理的数据量。
投影消除(projection elimination)：只读取和处理查询所需的列，避免不必要的数据加载。
优化查询执行顺序：重新排列操作的执行顺序，最小化中间结果的大小和计算复杂度。
并行执行计划：自动确定哪些操作可以并行，最大化硬件资源利用率。

#pythonlazy_query =(    buildings_lazy        .with_columns(           (pl.col("price")/ pl.col("sqft")).alias("price_per_sqft")          )       .filter(pl.col("price_per_sqft")>100)       .filter(pl.col("year")<2010))

上个示例中，Polars的查询优化器会分析整个查询，并可能决定先执行year < 2010的过滤操作，然后再计算price_per_sqft，这样可以减少需要计算的行数，提高整体效率。

特别是Polars的scan_csv、scan_parquet等函数，允许在不将整个文件加载到内存的情况下分析和处理大型文件。这与传统方法相比是一个重大进步，传统方法通常需要先将整个文件读入内存。

4）Polars采用了一个强大而灵活的表达式系统，使得复杂的数据转换可以通过连贯的API链式表达。表达式在Polars中是一等公民，可以独立存在、组合和传递。这种设计使得Polars可以对表达式树进行整体优化，而不仅限于单个操作。<这和Influxdb的Flux 脚本非常相似！>

Polars的表达式系统主要在以下三种上下文中工作：

选择(Selection) ：选择DataFrame中的特定列。
过滤(Filtering)：基于条件筛选出符合要求的行。
分组/聚合(Groupby/aggregation)：对数据进行分组并计算聚合统计。

表达式系统允许用户通过链式操作构建复杂的数据转换逻辑，同时让Polars能够理解整个转换的语义，从而进行全局优化。这比pandas基于apply的方法(常需要使用lambda表达式进行行循环)要高效得多。

性能强劲

性能是Polars最突出的优势。根据多项基准测试，Polars在常见数据操作上比pandas快5-10倍，在某些复杂操作上甚至可以达到10-100倍的性能提升。这种速度优势来源于Polars的底层Rust实现、列式存储格式和高效的查询优化。

特别是在处理大型数据集时，Polars的优势更为明显。对于接近或超过内存大小的数据集，Polars可以通过LazyFrame API和高效的内存管理继续工作，而pandas则可能因内存不足而崩溃。

Polars不仅速度快，而且内存效率高。与pandas相比，Polars在处理相同大小的数据集时，内存消耗显著降低。根据材料中的数据，pandas通常需要数据集大小5-10倍的RAM来执行操作，而Polars只需要2-4倍。这种差异对于处理大型数据集尤为重要，因为内存往往是数据处理的瓶颈。

Polars提供了一个直观而强大的API，设计灵感部分来自pandas，使得熟悉pandas的用户可以快速上手。同时，Polars的API更加表达性强，几乎任何数据操作都可以通过Polars的内置方法实现，而不需要频繁使用性能较差的apply方法。

与只使用单核的pandas不同，Polars能够自动利用所有可用的CPU核心进行并行计算。这种并行能力应用于多个层面：

数据并行：在多个核心上并行处理不同的数据块。

任务并行：不同的操作可以并行执行。

SIMD(单指令多数据)：利用现代CPU的向量化指令，在单个时钟周期内处理多个数据元素。

这种全方位的并行处理使得Polars能够充分发挥现代多核处理器的潜力，实现线性或近线性的性能扩展。

生态系统

虽然Polars相对较新，但它已经实现了与Python数据科学生态系统的良好集成。Polars可以无缝转换为pandas DataFrame和NumPy数组，也可以从这些格式转换而来。这种互操作性使得Polars可以轻松融入现有的数据处理流程。

Polars已经与多种可视化库兼容，包括Plotly、Matplotlib、Seaborn、Altair和Hvplot，使其成为有效的探索性数据分析工具。此外，随着scikit-learn 1.4.0版本的发布，现在可以将转换器输出为Polars DataFrame，也可以将Polars DataFrame转换为PyTorch数据类型，包括PyTorch Tensor、PolarsDataset或Tensor字典。

Polars特别适合以下场景：

大型单机数据集处理：处理接近但未超过单机内存容量的大型数据集。
高性能数据转换：需要快速执行复杂数据转换和聚合操作。
数据预处理管道：作为机器学习或分析流程的高效数据预处理工具。
交互式数据探索：需要对大型数据集进行快速探索性分析。
内存受限环境：在内存有限的环境中处理相对较大的数据集。

Polars作为一个高性能、内存高效且易用的DataFrame库，为数据处理领域带来了新的可能性。它不仅是pandas的强有力竞争者，更是数据处理工具进化的一个重要里程碑。

Polars

技术原理

性能强劲

生态系统

相关文章：