Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。

Polars
Polars 是一个 Rust 和 Python 中的快速多线程 DataFrame 库/内存查询引擎。它使用 Apache Arrow作为内存模型在 Rust 中实现。它在2021年3月发布。

Polars的一些主要特点如下：
快速：Polars在处理大型数据集时非常高效。它使用Rust编写，利用Rust的内存安全和零成本抽象，可以在不牺牲性能的情况下处理大规模数据集。
可扩展：Polars支持并行化和分布式计算，因此可以处理非常大的数据集。它还具有可插拔的数据源接口，可以从不同的数据源读取和写入数据。
易于使用：Polars具有类似于Pandas的API，因此熟悉Pandas的用户可以很容易地开始使用Polars。它还具有完整的文档和示例，可帮助用户快速入门。
支持多种数据类型：Polars支持许多常见的数据类型，包括数字，布尔值，字符串和日期时间。它还支持类似于DataFrame的表格结构，可以进行列操作和过滤等操作。
Polars的一个最大好处是，它不仅有Python的包，Nodejs，Rust等也可以方便的进行继承使用，并且经过各方的验证，它的确要比Pandas1.x快很多。

Pandas 2.0
在之前的文章我们已经介绍了 Pandas 2.0，“它要快得多”(还不是稳定版本)。并且它也有了Apache Arrow的后端。现在，他的正式版发布了，对于Pandas 2.0 的更新请看官网说明：
https://pandas.pydata.org/docs/dev/whatsnew/v2.0.0.html
下面我们就要开始进行简单的测试了，我们要测试这3个库的性能，所以需要使用一些比较大型的数据集。这里我们使用纽约出租车数据集。

简单ETL
从Data Talks Club下载csv数据集，NYC.gov下载parquet数据集。

 !wget https://github.com/DataTalksClub/nyc-tlc-data/releases/download/yellow/yellow_tripdata_2021-01.csv.gz
 !wget https://d37ci6vzurychx.cloudfront.net/trip-data/yellow_tripdata_2021-01.parquet

还需要纽约市区域。

 !wget https://s3.amazonaws.com/nyc-tlc/misc/taxi+_zone_lookup.csv

1、提取
把csv文件和parquet文件转换为DF，测试提取的性能。
pandas

 def pd_read_csv(path, engine_pd,):
    """
    Converting csv file into Pandas dataframe
    """
    df= pd.read_csv(path, engine=engine_pd)
    return df
 def pd_read_parquet(path, ):
    """
    Converting parquet file into Pandas dataframe
    """
    df= pd.read_parquet(path,)
    return df

Polars

 def pl_read_csv(path, ):
    """
    Converting csv file into Pandas dataframe
    """
    df= pl.read_csv(path,)
    return df
 def pl_read_parquet(path, ):
    """
    Converting parquet file into Pandas dataframe
    """
    df= pl.read_parquet(path,)
    return df

读取代码如下：

 path1="yellow_tripdata_2021-01.csv.gz"
 df_trips= pd_read_csv(path1, engine_pd)
 path2="taxi+_zone_lookup.csv"
 df_zone= pd_read_csv(path2, engine_pd)
 path1="yellow_tripdata_2021-01.parquet"
 df_trips= pd_read_parquet(path1,)
 path2 = "taxi+_zone_lookup.csv"
 df_zone = pd_read_csv(path2, engine_pd)

2、转换
为了测试，我们通过Pickup Id获取trip_distance的均值;
过滤查询性能所以获取以“East”结尾的区域。
Pandas代码：

 def mean_test_speed_pd(df_pd):
    """
    Getting Mean per PULocationID
    """
    df_pd = df_pd[['PULocationID', 'trip_distance']]
    df_pd["PULocationID_column"] = df_pd[['PULocationID']].astype(int)
    df_pd=df_pd.groupby('PULocationID').mean()
    return df_pd
 
 def endwith_test_speed_pd(df_pd):
    """
    Only getting Zones that end with East
    """
 
    df_pd = df_pd[df_pd.Zone.str.endswith('East')]
 
    return df_pd
Polars
 def mean_test_speed_pl(df_pl):
    """
    Getting Mean per PULocationID
    """
    df_pl = df_pl[['PULocationID', 'trip_distance']].groupby('PULocationID').mean()
    return df_pl
 
 def endwith_test_speed_pd(df_pl):
    """
    Only getting Zones that end with East
    """
 
    df_pl = df_pl.filter(pl.col("Zone").str.ends_with('East'))
 
    return df_pl

3、加载
将最终结果加载回parquet文件，可以测试写入性能：
pandas

 def loading_into_parquet(df_pd, engine):
    """
    Save dataframe in parquet
    """
    df_pd.to_parquet(f'yellow_tripdata_2021-01_pd_v{pd.__version__}.parquet',engine)
polars
 def loading_into_parquet(df_pl):
    """
    Save dataframe in parquet
    """
    df_pl.write_parquet(f'yellow_tripdata_2021-01_pl.parquet')

4、结果
运行ETL流程后，根据每个过程的秒平均值，测试性能的最终结果如下表所示。

可以看到POLARS很棒!
但是上面代码是不是有问题呢？

对，还记得我们在pandas2.0那篇文章中说过，read_csv获得Numpy数据类型，为read_parquet获得Pyarrow数据类型。而Polars中，当我们执行read_csv和read_parquet时，我们为所有列获得相同的数据类型。所以我们测试的并不准确。另外我们也没有比较比较RAM和CPU的使用情况，所以没有全方位的测试。下面我们开始修复上面的问题，并添加RAM和CPU的使用情况，这样应该算是一个比较完善的测试了。

CPU和RAM分析
我们可以使用process.memory_info()检查每个函数之前、之后和之间的内存。而psutil.cpu_percent可以获得最近2秒内的CPU。所以就有了下面的装饰器：

 import os
 import psutil
 
 def process_memory():
    process = psutil.Process(os.getpid())
    mem_info = process.memory_info()
    return mem_info.rss
 
 def process_cpu():
    """
    Getting cpu_percent in last 2 seconds
    """
    cpu_usage = psutil.cpu_percent(2)
    return cpu_usage
 
 # decorator function mem
 def profile_mem(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
 
        mem_before = process_memory()
        result = func(*args, **kwargs)
        mem_after = process_memory()
        print("Consumed memory: {:,}".format(
            mem_before, mem_after, mem_after - mem_before))
 
        return result
    return wrapper
 
 # decorator function cpu
 def profile_cpu(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        cpu_after = process_cpu()
        print(f"Consumed cpu: {cpu_after}")
             
 
        return result
    return wrapper

装饰器调用方法如下图所示

完整测试结果
我们就直接来看结果了(每个测试都运行了三次):
parquet文件提取的新脚本，最终的时间结果与前面测试类似：

CPU结果

RAM的结果

结果难以解释，但是可以说明rust的确内存占用高😂

但是我们看到，POLARS的确还是要快一些，如果在处理时间是一个非常重要的指标的时候可以试试POLARS（但是他的CPU占用高，说明如果比较慢的CPU也不一定能获得提高，还要具体测试），如果你不想学习POLARS的语法，那么Pandas 2.0应该是速度很快的一个折中的选择了。