Pandas ile Polars Arasındaki Farklar: Eager Analiz mi, Sorgu Planlı Veri İşleme mi?

Ortak zemin: iki DataFrame kütüphanesi

Pandas ve Polars, Python'da tablo biçimindeki veriyi DataFrame nesneleriyle okuyup temizleyen, dönüştüren, gruplayan ve birleştiren kütüphanelerdir. CSV, Parquet ve benzeri dosyaları okuma, filtreleme, yeni sütun türetme, gruplama ve toplulaştırma, tabloları birleştirme gibi gündelik veri analizi işlerinin hepsi iki kütüphanede de yapılabilir. Bu yüzden karşılaştırma, birinin yapıp diğerinin yapamadığı işlerden çok, aynı işin nasıl ifade edildiği ve nasıl çalıştırıldığı üzerinedir.

Pandas, Python veri ekosisteminin uzun süredir yerleşik aracıdır; görselleştirme, istatistik ve makine öğrenmesi kütüphanelerinin birçoğu doğrudan pandas DataFrame'i kabul eder. Polars daha yeni bir kütüphanedir; çekirdeği Rust ile yazılmıştır ve belgelerine göre veriyi bellekte Apache Arrow belirtimine uygun tutar, işlemleri paralel çalıştırır ve sorguları çalıştırmadan önce optimize edebilen bir tembel (lazy) arayüz sunar.

Ölçüt ölçüt Pandas ve Polars

Resmî belgelerde yer alan tasarım farkları şöyledir:

• Ölçüt: İndeks. Pandas: her DataFrame'in bir satır indeksi vardır; loc ile etikete göre seçim, indeks hizalaması ve çok düzeyli indeks kullanılır. / Polars: indeks kullanmaz; satırlar tablodaki tamsayı konumlarıyla tanımlanır.
• Ölçüt: Değerlendirme. Pandas: yalnız eager; her satır kod çalıştığı anda sonucu üretir. / Polars: hem eager hem lazy; lazy modda sorgu collect çağrılana kadar çalışmaz ve önce optimize edilir.
• Ölçüt: Söz dizimi. Pandas: köşeli parantezle sütun seçimi, loc ve iloc, atama ile yeni sütun, zincirleme yöntemler. / Polars: select, filter, with_columns, group_by ve agg gibi yöntemlerin içine yazılan ifadeler (expressions).
• Ölçüt: Eksik veri. Pandas: veri tipine göre NaN, None ya da NA kullanılabilir. / Polars: tüm veri tiplerinde eksik değer null'dır.
• Ölçüt: Bellek modeli. Pandas: geleneksel olarak NumPy tabanlı; PyArrow destekli veri tipleri de kullanılabilir. / Polars: Apache Arrow bellek belirtimi.
• Ölçüt: Paralellik. Pandas: çok çekirdekli yürütme kütüphanenin temel tasarım hedefi değildir; paralellik için ek araçlara başvurulur. / Polars: birçok işlemi çekirdekler arasında paralel çalıştırır.
• Ölçüt: Bellekten büyük veri. Pandas: veri parçalara bölünerek elle işlenir. / Polars: streaming motoruyla sorgu toplu parçalar hâlinde çalıştırılabilir.

Aynı işin iki kodu

Örneğin satış dosyasından belirli bir şehrin satışlarını kategoriye göre toplamak isteyelim. Pandas ile tipik yazım şöyledir:

import pandas as pd df = pd.read_csv("satislar.csv") sonuc = df[df["sehir"] == "Ankara"].groupby("kategori")["tutar"].sum()

Pandas dosyanın tamamını belleğe okur, ardından filtreyi ve gruplamayı sırayla uygular. Polars'ta aynı iş tembel arayüzle şöyle yazılabilir:

import polars as pl sonuc = ( pl.scan_csv("satislar.csv") .filter(pl.col("sehir") == "Ankara") .group_by("kategori") .agg(pl.col("tutar").sum()) .collect() )

Buradaki scan_csv dosyayı hemen okumaz, bir sorgu planı başlatır. collect çağrıldığında Polars planı optimize eder: belgelerde anlatılan predicate pushdown ile filtreyi okuma aşamasına taşır, projection pushdown ile yalnız gereken sütunları okur. Sorgu çalışmadan önce explain ile planın nasıl optimize edildiği görülebilir.

Performans farkı ne zaman hissedilir?

Küçük ve orta boy tablolarda iki kütüphane arasındaki süre farkı genellikle belirleyici olmaz; kodun okunabilirliği ve ekibin alışkanlığı daha önemlidir. Fark, veri büyüdükçe ve sorgu karmaşıklaştıkça belirginleşir: çok sayıda sütunu olan geniş dosyalardan yalnız birkaç sütunun gerektiği durumlar, büyük tabloların birleştirilmesi, çok aşamalı gruplama ve pencere işlemleri ya da makinenin belleğini zorlayan dosyalar bu durumların başında gelir.

Performans karşılaştırmasını kendi verinizle yapmak gerekir. Şu adımlar adil bir ölçüm sağlar: • Aynı veri dosyası ve aynı dönüşüm adımlarıyla iki uygulama yazın; okuma süresini ve işlem süresini ayrı ölçün. • Pandas tarafında uygun veri tiplerini (kategori, Arrow destekli tipler) ve vektörel işlemleri kullanın; satır satır döngülerle yazılmış pandas kodunu Polars ile karşılaştırmak yanıltıcıdır. • Polars tarafında tembel arayüzü kullanın ve ifadeleri tek bir zincirde yazın; eager modda adım adım yazılmış kod optimizasyondan yararlanamaz. • Bellek kullanımını da ölçün; süre kadar önemli bir kısıt olabilir.

Hangi durumda hangisi?

Pandas'ı öne çıkaran durumlar: • Keşifsel analiz ve not defteri çalışmaları; hızlı deneme, adım adım inceleme ve görselleştirme. • Kullanılan kütüphanelerin (istatistik, makine öğrenmesi, raporlama) pandas DataFrame beklediği projeler. • Zaman serisi işlemlerinde indeks tabanlı yeniden örnekleme ve hizalama gibi pandas'a özgü kalıplara yoğun dayanan kod tabanları. • Ekipte pandas bilgisinin yerleşik olduğu ve veri boyutunun sorun yaratmadığı işler.

Polars'ı öne çıkaran durumlar: • Tek makinede büyük dosyaların işlendiği ve sürenin ya da belleğin darboğaz olduğu veri hazırlama hatları. • Düzenli çalışan ETL ve raporlama işleri; tembel arayüzle yazılmış sorgu zinciri hem hızlı hem okunur olabilir. • Bellekten büyük dosyaların streaming motoruyla işlenmesi gereken durumlar. • Sıfırdan yazılan yeni projeler; mevcut pandas koduna bağımlılık yoksa ifade tabanlı söz dizimi baştan benimsenebilir.

Veri tek makinenin sınırlarını aşıyorsa karşılaştırmayı dağıtık işleme araçlarıyla birlikte değerlendirmek gerekir.

Birlikte kullanım ve geçiş

İki kütüphane birbirini dışlamaz. Polars'ın from_pandas fonksiyonu pandas DataFrame'inden Polars DataFrame'i oluşturur, to_pandas yöntemi ise ters yönde dönüştürür; ikisi de Arrow tabanlı veri tiplerini paylaşabildiği için dönüşüm pratik bir köprüdür. Bu sayede ağır veri hazırlama adımı Polars ile yapılıp sonuç, pandas bekleyen bir görselleştirme ya da modelleme kütüphanesine aktarılabilir.

Pandas kodunu Polars'a taşırken sık rastlanan pürüzler şunlardır: • İndekse dayanan mantık: set_index, loc ve indeks hizalamasıyla yazılmış kodun açık birleştirme ve sıralama adımlarına çevrilmesi gerekir. • Satır satır apply kullanımı: Polars'ta karşılığı ifadelerle yazılmalıdır; Python fonksiyonu satır satır çağırmak paralelliği ve optimizasyonu ortadan kaldırır. • Yerinde değişiklik alışkanlığı: Polars belgeleri pandas'taki pipe ve atama tarzını kopyalamanın idiomatik olmadığını ve verimsiz sorgu planlarına yol açtığını belirtir; with_columns içinde birden fazla ifade birlikte yazılmalıdır. • Eksik değer davranışı: NaN ile null'ın farklı anlamları, filtre ve toplam sonuçlarını etkileyebilir; geçişte sonuçlar örnek veriyle karşılaştırılmalıdır.

Mindset programlarında Pandas ve Polars

Python ile veri analizine başlayan iş analitiği ve raporlama ekipleri için Python ile Veri Analizi (Pandas) programı; veri temizleme ve ön işleme, filtreleme ve koşullu sorgulama, gruplama ve pivot analizi ile veri birleştirme başlıklarını iş analitiği vakalarıyla ele alır. Bu yapı, Excel'den Python'a geçen analistlerin gündelik raporlama işlerini otomatikleştirmesine uygundur.

Veri hacmi büyüdüğü için performans sorunu yaşayan veri analistleri ve veri mühendisleri için Pandas ve Polars ile Ölçeklenebilir Veri İşleme programı; performans ölçümü, pandas bellek ve hız optimizasyonu, Polars ifade sistemi, tembel değerlendirme ve sorgu planı ile taşıma ve üretim kullanımı başlıklarını içerir. Program, mevcut pandas kodunu ölçerek hangi adımların Polars'a taşınmaya değer olduğuna karar vermek isteyen ekiplere yöneliktir.