Python polars学习-06 Lazy / Eager API

背景

polars学习系列文章,第6篇 Lazy / Eager API
Lazy: 延迟、惰性
Eager: 即时、实时

该系列文章会分享到github,大家可以去下载jupyter文件,进行参考学习

仓库地址:https://github.com/DataShare-duo/polars_learn

小编运行环境

python 复制代码
import sys

print('python 版本:',sys.version.split('|')[0])
#python 版本: 3.11.9

import polars as pl

print("polars 版本:",pl.__version__)
#polars 版本: 0.20.22

Lazy / Eager API 区别

  • Eager API(延迟、惰性)

    实时进行计算,每一步操作都会进行计算,类似pandas那样,每操作一步都会进行计算,得到这一步的结果,所见即所得,如果没有明确指定或者调用特定的方法之外,polars 基本都是使用该模式

  • Lazy API(即时、实时)

    推迟进行计算,把所有的操作步骤先记下来,Query plan(查询计划),等到需要结果时,才统一进行计算,polars 会对这些计算步骤自动进行优化,提升性能

    • pl.scan_csvpl.scan_ 函数
    • 调用DataFrame 的 .lazy 方法,转换为 Lazy 模式

Eager API 数据处理案例

python 复制代码
df = pl.read_csv("./data/iris.csv")
df_small = df.filter(pl.col("Sepal.Length") > 5)
df_agg = df_small.group_by("Species").agg(pl.col("Sepal.Width").mean())
print(df_agg)

#shape: (3, 2)
┌────────────┬─────────────┐
│ Species    ┆ Sepal.Width │
│ ---        ┆ ---         │
│ str        ┆ f64         │
╞════════════╪═════════════╡
│ versicolor ┆ 2.804255    │
│ virginica  ┆ 2.983673    │
│ setosa     ┆ 3.713636    │
└────────────┴─────────────┘

Lazy API 数据处理案例

python 复制代码
q = (
    pl.scan_csv("./data/iris.csv")
    .filter(pl.col("Sepal.Length") > 5)
    .group_by("Species")
    .agg(pl.col("Sepal.Width").mean())
)

df = q.collect()
print(df)

#shape: (3, 2)
┌────────────┬─────────────┐
│ Species    ┆ Sepal.Width │
│ ---        ┆ ---         │
│ str        ┆ f64         │
╞════════════╪═════════════╡
│ virginica  ┆ 2.983673    │
│ versicolor ┆ 2.804255    │
│ setosa     ┆ 3.713636    │
└────────────┴─────────────┘

在数据处理中会对Sepal.Length进行过滤,polars 在把数据加载进内存时,只会加载符合条件的数据行,同时计算时只用到了 SpeciesSepal.Width 2列,polars 只会加载这2 列到内存,进行计算

这样的话会显著降低内存和CPU的负载,从而能够在内存中容纳更大的数据集并加快处理速度

使用建议

  • 如果你是在进行探索性分析,想知道中间的每个步骤数据情况,那么可以使用 Eager 模式
  • 如果想得到最终的计算结果,那么可以使用 Lazy 模式,让polars对中间的计算进行优化,提升数据处理效率

注:在大部分情况下,Eager API 背后其实调用的是 Lazy API,Eager 模式其实也是有查询优化

历史相关文章


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