摘要：数据处理是数据架构现代化体系中的关键能力。尤其在数据大爆炸的今天，不仅数据量越来越大、数据类型越来越复杂，更要求数据能够实时或者近实时处理。因此，如何有效处理数据，是数据价值释放的“必修课”。
数据处理是数据架构现代化体系中的关键能力。尤其在数据大爆炸的今天，不仅数据量越来越大、数据类型越来越复杂，更要求数据能够实时或者近实时处理。因此，如何有效处理数据，是数据价值释放的“必修课”。
过去，Pandas是大数据处理的“老牌”选手，是很多人用Python做数据分析时最喜欢使用的库。现在，随着数据架构的现代化演进，Pandas开始出现疲软，难以满足更深场景的需求。比如，处理速度太慢，一亿行数据分组聚合花费超10秒；内存出现黑洞，如果数据结构不统一，加载20GB数据，内存就要占30GB；单线程处理，无法利用多核CPU，八核CPU却只用一核。
有没有一种平替Pandas的方案，可以从根本上解决传统数据处理工具遇到的性能和可扩展性瓶颈？了解以下工具，可以更好地解决数据互操作性以及特定数据分析场景中的挑战！
▲Benchmark(基准测试)性能表现
1、Pandas：数据科学领域通用且成熟的Python 库
作为数据科学领域中一款广受欢迎且功能完备的开源库，Pandas凭借其卓越的数据结构（如DataFrame与Series）以及涵盖数据清洗、转换等环节的丰富工具集，在数据处理领域占据重要地位。Pandas不仅支持高效的数据探索工作，还为数据可视化提供了便捷的接口，同时拥有完善的官方文档和活跃的社区支持体系。
只不过，Pandas在处理超大规模数据集时存在一定局限性。一方面，其单线程处理机制在面对海量数据时可能影响执行效率；另一方面，对于超大型数据集，内存占用问题可能较为突出。因此，Pandas更适合中小规模数据集（通常在数GB以内）的场景，以及需要频繁进行复杂数据操作与分析的任务。
2、Dask ：扩展了 Pandas 的数据处理能力，是高效处理大规模数据的利器
Dask 的口号是“并行 Python，简单易用”，它通过灵活的并行计算框架扩展了 Pandas 的数据处理能力，从而实现更快的计算性能。Dask不仅能够利用多核CPU或集群资源实现高效并行计算，更突破了内存限制，支持对远超可用RAM规模的数据集进行核外计算，从而将Pandas的便捷操作无缝延伸至大数据场景。作为PyData生态体系的重要成员，Dask与NumPy、Scikit-learn等工具保持深度兼容，形成完整的数据处理链路。
问题是，这种功能扩展式工具，既有其优势，也会有相应的弊端。Dask目前仅实现了Pandas API的一个子集能力支持，部分复杂操作可能存在兼容性差异。同时，其分布式计算架构的部署与调优需要一定的技术门槛，需要开发者对集群配置、任务调度等细节有深入理解。这些特性决定了Dask最适合处理内存无法承载的巨型数据集，或需要跨节点协同计算的大规模分析任务。
3、DuckDB： 用于SQL快速查询的嵌入式分析数据库
DuckDB 是一款专为分析数据管理设计的开源 OLAP 数据库，与 SQLite 类似，这是一款可被嵌入到应用中的进程中数据库。进程中的数据库引擎处于应用之中，允许同一内存地址空间内的数据传输，不再需要通过套接字复制大量数据，从而提升了性能。
DuckDB 利用矢量处理查询，允许在 CPU 缓存中的有效操作，最小化函数调用开销。DuckDB 所使用的小块数据驱动（Morsel-Driven）的并行，允许在多个核心上有效并行化的同时，保留对对核心处理的认知。
4、Modin:Pandas的竞品，性能表现突出
Modin 的目标非常明确，那就是替代 Pandas。Modin 拥有与 Pandas 几乎相同的 API，但具备原生多核计算和处理超大数据集的能力。在大多数情况下，使用 Modin 的代码与 Pandas 完全相同，但运行速度要快数倍。但Modin 也有一个软肋，在特定场景下性能提升有限，更适用于在不更改大量代码的前提下提升Pandas体验的用户。
5、Polars：一个基于Rust的高性能数据分析库
Polars 是一个基于Rust语言开发的高性能DataFrame库，提供了类似 pandas 的 API，可以很方便地进行数据分析，专为处理大型数据集而设计。比起相对传统的Pandas，它能够更好地处理内存限制和速度问题。但Polars的劣势在于，与pandas有不同的API，开发者需要花费一些时间去学习，同时Polars 很难处理超大数据集（100GB以上）的工作负载。所以，对于那些把性能排在第一位，且拥有中型数据集的工程师和数据科学家来说，Polars是首选。
6、FireDucks：一个编译器加速的Pandas替代品
FireDucks的核心优势是，实现与Pandas API的无缝兼容，支持多线程并行处理与延迟执行机制，同时以更高效的数据流优化方案，显著提升数据处理效率。它内置了即时编译引擎，可动态优化代码执行路径，性能提升幅度远超原生Pandas。可以说，FireDucks凭借其零学习成本的API适配性与自动化数据操作优化特性，使得用户可快速引入到现有Pandas代码应用中，并获得更好的性能红利。
使用FireDucks的问题在于，这是一个比较新的应用，与成熟的库相比，社区支持较少，文档资料也有限。
7、Datatable：专为处理大规模表格数据而设计的高性能库
Datatable 是一款专为高效处理数据而设计的高性能库，其特点是采用列式存储架构以优化数据访问效率，所有数据类型的处理均基于原生 C 语言实现，并深度支持多线程并行计算。Datatable在数据处理场景中表现出色，既能提供超高速的执行性能，又具备高效的内存管理能力，特别适用于处理规模达 100GB 的超大型数据集。
Datatable 在处理超大规模数据集的应用场景中展现出了卓越的性能优势，尤其在排序、分组聚合及数据加载等核心操作上，相较于 Pandas 实现了显著的性能跃升。其内置的多线程并行处理架构，能够充分释放现代多核处理器的计算潜能，为复杂数据任务提供了高效的执行保障。
但与Pandas相比，Datatable 没有那么全面的文档，功能更少，而且与Windows不兼容。可以说，Datatable是在单台机器上处理大型数据集的理想选择，特别适用于更强调数据处理速度的场景。
▲优劣势比较
结论
总结而言，在数据处理库的选择过程中，需综合考量数据集规模、性能要求以及具体应用场景等多重因素。尽管Pandas 在处理小型数据集时依然表现出色，但 Dask、FireDucks 等替代方案则为大规模数据处理提供了更为强劲的解决方案。其中，DuckDB 在分析查询方面表现卓越，Polars 则为中等规模数据集提供了高性能支持，而 Modin 则致力于通过最小化代码修改来扩展 Pandas 的操作能力。
来源：IT168企业级
