Goodbye Pandas: Fireducks bietet 125x schnellere Leistung an

Überlasten Sie Ihre Datenworkflows mit Fireducks: Eine Python -Bibliothek 125x schneller als Pandas

Sind Sie es satt, dass die endlosen Warten auf Pandas massive Datensätze verarbeiten? In der schnelllebigen Welt der Datenwissenschaft ist die Effizienz der Schlüssel. Wenn Datensätze größer und komplexer werden, wird die Notwendigkeit schnellerer Verarbeitungswerkzeuge kritisch. Fireducks, eine von NEC entwickelte revolutionäre Python -Bibliothek, bietet eine Lösung, die Geschwindigkeiten bis zu 125 -mal schneller als Pandas übergeben. Dies macht es zu einem unschätzbaren Vorteil für Datenwissenschaftler, Analysten und Entwickler.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Fireducks?
• Performance Benchmarks
• Fireducks gegen Pandas: ein praktischer Vergleich
  • Schritt 1: Bibliotheken
  importieren
  • Schritt 2: Beispieldaten
  generieren
  • Schritt 3: Erstellen eines Fireducks DataFrame
  • Schritt 4: Timing Pandas Ausführung
  • Schritt 5: Timing Fireducks Ausführung
  • Schritt 6: Leistungsvergleich
• wichtige Vorteile von Fireducks
• hilfreiche Ressourcen
• häufig gestellte Fragen

Was ist Fireducks?

Fireducks ist eine Hochleistungs-Python-Bibliothek, die die Datenanalyse optimieren soll. Fireducks nutzt das umfangreiche Know-how von NEC im Hochleistungs-Computing und bietet außergewöhnliche Geschwindigkeit und Effizienz.

• Blazing -Geschwindigkeit: bis zu 125 -mal schneller werden als Pandas.
• nahtlose Kompatibilität: verwendet die bekannte Pandas -API, wobei Codeänderungen minimieren.
• Intelligente Optimierung: verwendet eine faule Bewertung, um den Vorgang zu optimieren und Ressourcen zu sparen.

Performance Benchmarks

Die Leistung von

Fireducks wurde mit DB-Benchmark, einer Benchmark-Suite, die Kerndatenwissenschaftsvorgänge (wie Joins und GroupBys) auf Datensätzen unterschiedlicher Größen bewertet, rigoros getestet. Ab dem 10. September 2024 zeigten Fireducks eine überlegene Leistung und festigte seine Position als Top -Performer für GroupBy und beitreten Vorgänge in großen Datensätzen.

• Für detaillierte Benchmarkergebnisse finden Sie unter offizielle Ergebnisse Link .
• umfassende Benchmarking -Details finden Sie unter Benchmarking -Details Link .

Fireducks gegen Pandas: ein praktischer Vergleich

Vergleichen wir Fireducks und Pandas mit einem realen Szenario. Wir laden Daten, filtern, führen Gruppenby -Operationen aus und aggregieren Sie, wodurch die Geschwindigkeitsvorteile von Fireducks hervorgehoben werden.

Schritt 1: Bibliotheken

importieren

import pandas as pd
import fireducks.pandas as fpd
import numpy as np
import time

Schritt 2: Beispieldaten

generieren

num_rows = 10_000_000
df_pandas = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(1, 100, num_rows),
    'B': np.random.rand(num_rows),
})

Dies erstellt einen Pandas-Datenfreame (df_pandas) mit 10 Millionen Zeilen, die zufällige Ganzzahlen (Spalte 'A') und Floating-Punkt-Nummern (Spalte 'B') enthält.

.

Schritt 3: Erstellen eines Fireducks DataFrame

df_fireducks = fpd.DataFrame(df_pandas)

df_fireducks Der PANDAS -Datenframe wird in einen Fireducks -Datenframe umgewandelt (

).

Schritt 4: Timing Pandas Ausführung

start_time = time.time()
result_pandas = df_pandas.groupby('A')['B'].sum()
pandas_time = time.time() - start_time
print(f"Pandas execution time: {pandas_time:.4f} seconds")

Dies misst die Zeit, die für einen GroupBy -Betrieb auf dem Pandas -Datenframe benötigt wird.

Schritt 5: Timing Fireducks Ausführung

start_time = time.time()
result_fireducks = df_fireducks.groupby('A')['B'].sum()
fireducks_time = time.time() - start_time
print(f"FireDucks execution time: {fireducks_time:.4f} seconds")

Dies führt den gleichen Gruppenbetrieb im Fireducks -Datenrahmen aus und misst seine Ausführungszeit.

Schritt 6: Leistungsvergleich

speed_up = pandas_time / fireducks_time
print(f"FireDucks is approximately {speed_up:.2f} times faster than pandas.")

Dies berechnet und druckt die Geschwindigkeitsverbesserung von Fireducks gegenüber Pandas.

wichtige Vorteile von Fireducks

• Broad Plattform -Unterstützung:
funktioniert nahtlos unter Linux, Windows (über WSL) und MacOS.
• Mühelosen Übergang:
Die bekannte Pandas -API sorgt für eine glatte Lernkurve.
• Automatisierte Effizienz:
Lazy Evaluation und automatische Optimierung handeln über die Szenen.

hilfreiche Ressourcen

• Offizielle Dokumentation: Fireducks docs
• Github Repository: Fireducks Github
• nyc Demo Notebook: NYC Demo Notebook Link
• Twitter/x: @fireducksdev

Schlussfolgerung

Fireducks bietet eine dramatische Verbesserung der Effizienz der Datenanalyse und erreicht Geschwindigkeiten bis zu 125 -mal schneller als Pandas. Die Kompatibilität mit der Pandas -API, der faulen Bewertung und der automatischen Optimierung macht es zu einem leistungsstarken Tool für Datenfachleute, die mit großen Datensätzen arbeiten.

häufig gestellte Fragen

Q1. Ist Fireducks mit Pandas kompatibel?

A. Ja, es verwendet dieselbe API.

Q2. Können Fireducks unter Fenstern verwendet werden?

A. Ja, über WSL.

Q3. Wie vergleichen sich Fireeducks mit Polaren oder Dask?

Q4. Ist Fireducks kostenlos? A. Ja, ein kostenloser Plan ist mit begrenzten Funktionen erhältlich. Bezahlte Pläne bieten erweiterte Funktionen an.

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