Pandas, Polars và DuckDB: Nên chọn thư viện nào?

Pandas so với Polars so với DuckDB: Nên chọn thư viện nào? Pandas vẫn là lựa chọn mặc định cho các notebook, phân tích khám phá, trực quan hóa và quy trình làm việc học máy. Polars tập trung vào xử lý DataFrame nhanh, hiệu quả bộ nhớ, trong khi DuckDB mang đến phương pháp ưu tiên SQL để truy vấn các tệp cục bộ và phân tích nhúng. Mỗi công cụ phù hợp với một loại quy trình làm việc dữ liệu cục bộ khác nhau. Trong bài viết này, chúng tôi so sánh Pandas, Polars và DuckDB về hiệu suất, kiến trúc, khả năng tương tác và các trường hợp sử dụng thực tế. Mục lục Sự khác biệt giữa Pandas, Polars và DuckDB Kiến trúc và quy trình làm việc Hiệu suất và sử dụng bộ nhớ Các trường hợp sử dụng và sự phù hợp nhất Khả năng tương tác và hỗ trợ hệ sinh thái So sánh thực tế: Pandas so với Polars so với DuckDB Khuyến nghị và ma trận quyết định Kết luận Sự khác biệt giữa Pandas, Polars và DuckDB Đối với những người tìm kiếm sự khác biệt cấp cao giữa ba thư viện, bảng sau đây sẽ hữu ích: Lĩnh vực Pandas Polars DuckDB Bản chất chính Thư viện DataFrame Python Công cụ DataFrame hiệu suất cao Cơ sở dữ liệu phân tích nhúng Tốt nhất cho Notebook, EDA, trực quan hóa, quy trình làm việc ML ETL nhanh, kỹ thuật tính năng, các thao tác DataFrame lớn Phân tích SQL, kết nối, truy vấn tệp, cơ sở dữ liệu cục bộ Giao diện chính API DataFrame và Series DataFrame, LazyFrame, biểu thức Truy vấn SQL và quan hệ Kiểu thực thi Chủ yếu là thực thi tức thì (eager) Thực thi tức thì (eager) hoặc lười biếng (lazy) Thực thi SQL theo yêu cầu Hiệu suất Tốt cho dữ liệu nhỏ đến trung bình Rất nhanh trên các tác vụ máy đơn Rất nhanh cho các tác vụ SQL phân tích Sử dụng bộ nhớ Có thể cao đối với dữ liệu lớn Thường thấp hơn, đặc biệt với thực thi lười biếng Thường rất hiệu quả, hỗ trợ các tác vụ lớn hơn bộ nhớ Hỗ trợ SQL Hạn chế, không phải mô hình thực thi cốt lõi Có sẵn, nhưng thứ cấp Hạng nhất Lưu trữ Lưu vào tệp hoặc cơ sở dữ liệu ngoài Lưu vào tệp hoặc cơ sở dữ liệu ngoài Có thể lưu trữ dữ liệu trong tệp cơ sở dữ liệu .duckdb cục bộ Phù hợp với hệ sinh thái Khả năng tương thích khoa học dữ liệu Python mạnh nhất Hệ sinh thái đang phát triển, tích hợp Arrow tốt Hỗ trợ mạnh mẽ SQL, BI và phân tích dựa trên tệp Lựa chọn mặc định tốt nhất khi Bạn cần khả năng tương thích và dễ sử dụng Bạn cần tốc độ trong quy trình làm việc DataFrame Bạn ưu tiên SQL hoặc cần lưu trữ phân tích cục bộ Nói một cách đơn giản, pandas tốt nhất khi khả năng tương thích là quan trọng nhất, Polars tốt nhất khi hiệu suất DataFrame là quan trọng nhất và DuckDB tốt nhất khi SQL và phân tích cục bộ là quan trọng nhất. Tuy nhiên, còn nhiều điều khác về chúng. Kiến trúc và Quy trình làm việc Sự khác biệt lớn nhất giữa pandas, Polars và DuckDB là cách chúng xử lý dữ liệu. pandas được xây dựng xung quanh DataFrame. Nó hoạt động đặc biệt tốt khi bạn khám phá dữ liệu từng bước trong một sổ ghi chép. Bạn tải dữ liệu, kiểm tra, lọc hàng, tạo cột, nhóm giá trị và chuyển kết quả cho các thư viện vẽ biểu đồ hoặc học máy. Điều này làm cho pandas rất tự nhiên cho phân tích tương tác, nhưng nó cũng có nghĩa là nhiều hoạt động chạy tức thì (eagerly) và có thể tạo các đối tượng trung gian trong bộ nhớ. Polars cũng sử dụng giao diện kiểu DataFrame, nhưng thiết kế của nó hướng đến hiệu suất hơn. Nó sử dụng một công cụ cột và hỗ trợ thực thi lười biếng (lazy execution), trong đó kế hoạch truy vấn đầy đủ có thể được tối ưu hóa trước khi kết quả được tính toán. Điều này làm cho Polars mạnh mẽ cho các đường ống dữ liệu lặp lại, kỹ thuật tính năng và các phép biến đổi mà tốc độ và hiệu quả bộ nhớ là quan trọng. DuckDB tuân theo mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ. Thay vì bắt đầu với các hoạt động DataFrame, nó bắt đầu với SQL. Điều này làm cho nó rất phù hợp cho các phép nối (joins), tổng hợp (aggregations), hàm cửa sổ (window functions) và phân tích trên các tệp như CSV và Parquet. Nó cũng có thể lưu trữ kết quả trong một tệp cơ sở dữ liệu DuckDB cục bộ, mang lại lợi thế về khả năng lưu trữ so với pandas và Polars. Tóm lại, pandas mang lại cảm giác