15 个 Pandas 与 Polars、SQL、PySpark 之间的对照翻译

15 Pandas vs Polars vs SQL vs PySpark Translations

下图展示了 Pandas 中最常见的 15 种表格操作，以及它们在 SQL、Polars 和 PySpark 中对应的翻译。

Pandas 和 SQL 的动机清晰且广为人知，那么让我来告诉你为什么你也应该关注 Polars 和 PySpark。

Pandas 有许多局限性，而 Polars 解决了这些问题，例如：

• Pandas 始终采用单核计算 → Polars 是多核的。
• Pandas 不支持惰性执行 → Polars 支持。
• Pandas 创建的 DataFrame 笨重 → Polars 的 DataFrame 轻量。
• Pandas 在大型数据集上很慢 → Polars 高效得多。
• 事实上，只要看看一些常见操作的运行时间对比，就会清楚地发现 Polars 比 Pandas 高效得多。

虽然表格数据领域主要由 Pandas 和 Sklearn 主导，但由于它们采用单节点处理，一旦数据超过几个 GB 就很难再从中获益。更实际的方案是改用分布式计算——一种将数据分散到许多小型计算机上的框架。

Spark 是用于在大型数据集上快速高效地分析、处理并训练模型的最佳技术之一。这就是为什么大型科技公司的大部分数据科学岗位都要求精通 Spark。它就是这么重要。