FireDucks предлагает замену без переписывания кода.
🐼 Pandas - самая популярная библиотека для обработки данных, но она уже давно страдает от низкой производительности.
🐻 Современные альтернативы, такие как Polars, предлагают гораздо более высокую производительность, но переход на новые фреймворки требует изучения нового API, что отталкивает многих разработчиков.
🔥🦆 FireDucks 🦆🔥 решает эту проблему, предлагая полную совместимость с Pandas, но с многопоточной обработкой и ускорением работы компилятора. Для перехода достаточно изменить одну строку:
python
import fireducks.pandas as pd
Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:
python
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py
FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API.
Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks.
FireDucks работает быстрее, чем Pandas и Polars, что подтверждается бенчмарками
🔜Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks
⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo
➡️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb
💪И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться:
https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/
#pandas #polars #fireducks #de #dataengineer #dataengineering