Komunitas data science sedang mengalami pergeseran signifikan dalam pemilihan perangkat kerja mereka, dengan Polars muncul sebagai alternatif yang menarik untuk menggantikan Pandas yang telah lama mapan. Melalui diskusi komunitas yang ekstensif, kita melihat evolusi yang menarik dalam cara praktisi data menangani alur kerja harian dan membuat pilihan teknologi mereka.
Perdebatan Warisan vs Inovasi
Sementara Pandas telah menjadi landasan analisis data Python selama bertahun-tahun, anggota komunitas semakin mengakui keterbatasannya sambil tetap menghormati nilai historisnya. Seperti yang diungkapkan dengan baik oleh salah satu anggota komunitas:
Terima kasih kepada Wes McKinney yang telah memberi kita library dataframe di saat kita tidak memiliki apa-apa... Pandas adalah jquery di masanya — hebat tetapi bukan lagi yang terdepan. Namun saya sangat berterima kasih atas kehadirannya saat dibutuhkan.
Kinerja dan Kepraktisan
Para data scientist dan engineer melaporkan peningkatan kinerja yang signifikan setelah beralih ke Polars, terutama dalam skenario yang melibatkan dataset besar dan operasi kompleks. Komunitas menekankan bahwa meskipun transisi membutuhkan usaha dan pengujian regresi karena perbedaan perilaku yang halus, peningkatan kecepatan membuat upaya tersebut sepadan. Pengguna khususnya memuji kemampuan Polars dalam menangani jutaan baris data secara efisien, terutama dalam operasi seperti interpolasi data bulanan dari dataset kuartalan.
Keunggulan Utama Polars:
- Eksekusi secara lazy (ditunda)
- Diimplementasikan berbasis Rust
- Penanganan nilai null yang konsisten
- Kemampuan multithreading
- Optimisasi query
- Agregasi group-by tingkat lanjut
Pertimbangan Ekosistem
Meskipun popularitas Polars terus meningkat, komunitas mengakui bahwa Pandas masih memiliki ekosistem tools dan materi pembelajaran yang lebih kaya. Namun, para praktisi telah menemukan solusi praktis, mencatat bahwa dataframe Polars dapat dikonversi kembali ke format Pandas bila diperlukan. Tools seperti Narwhals dan Ibis digunakan untuk memfasilitasi konversi yang mulus antara format dataframe yang berbeda.
Pertimbangan Migrasi:
- Memerlukan pengujian regresi
- Terdapat perbedaan perilaku yang halus dari Pandas
- Dapat dikonversi kembali ke Pandas bila diperlukan
- Tersedia alat ekosistem yang lengkap ( Narwhals , Ibis )
- Konversi tanpa salinan dengan DuckDB menggunakan Arrow
Perdebatan SQL vs Dataframe
Subplot menarik dalam diskusi komunitas berkisar pada pilihan antara SQL, pemrograman berorientasi objek tradisional, dan library dataframe. Sementara beberapa pengembang menganjurkan penggunaan kelas Python sederhana atau query SQL, banyak data scientist membela penggunaan dataframe karena kemudahan penggunaan, kemampuan iterasi cepat, dan kemudahan dalam code review. Konsensusnya tampaknya adalah dataframe unggul ketika beroperasi pada banyak baris data, sementara pendekatan berorientasi objek lebih cocok untuk operasi single-record.
Integrasi dengan Tools Data Modern
Anggota komunitas sangat antusias tentang sinergi antara Polars dan tools data modern lainnya, terutama DuckDB. Pengguna melaporkan keberhasilan dalam menggabungkan tools ini, memanfaatkan kemampuan SQL DuckDB bersama dengan fitur manipulasi data Polars yang efisien, dengan konversi yang hampir instan antara keduanya berkat antarmuka berbasis Arrow.
Pergeseran dari Pandas ke Polars mewakili lebih dari sekadar perubahan tools – ini mencerminkan kematangan komunitas data science dan kesediaan untuk mengadopsi pendekatan yang lebih efisien dan modern dalam manipulasi dan analisis data. Sementara Pandas terus melayani tujuannya, terutama dalam sistem warisan dan konteks pendidikan, Polars semakin menjadi pilihan utama untuk proyek baru dan aplikasi yang mengutamakan kinerja.
Sumber Kutipan: The Polars vs pandas difference nobody is talking about
 |
|---|
| Interaksi yang menyenangkan antara beruang kutub mencerminkan sinergi dan kolaborasi antara perangkat data modern seperti ' Polars ' dan ' DuckDB ' dalam komunitas ilmu data |