Novedades de Pandas 2.0: Mejor Rendimiento, Eficiencia de Memoria y Flexibilidad

En el emocionante mundo de la ciencia de datos, la herramienta Pandas ha encontrado un lugar especial en el corazón de cada científico de datos debido a su funcionalidad y versatilidad. Desde la manipulación y limpieza de datos hasta la transformación de los mismos, es imposible no pensar en la manipulación de datos sin importar Pandas. Pero aquí viene la noticia emocionante: ¡Pandas 2.0 ha sido lanzado con increíbles características!

Durante los últimos meses, todos hemos estado hablando de modelos de lenguaje masivo (LLMs), y en medio de toda esta emoción, es posible que hayas pasado por alto que Pandas ha lanzado una nueva versión importante, ¡la versión 2.0!

La comunidad de Inteligencia Artificial Centrada en Datos no se hizo esperar y ya ha expresado su entusiasmo por las modificaciones y mejoras en la nueva versión. ¡Impresionantemente, esta versión estuvo en desarrollo durante 3 años antes de ver la luz!

¿Qué trae consigo Pandas 2.0? ¡Sumergámonos en los detalles!

1. Rendimiento, Velocidad y Eficiencia de Memoria: Pandas se construyó sobre la base de numpy, lo que limitaba su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos en memoria. La gran noticia es que Pandas 2.0 introduce el backend de Apache Arrow, que revoluciona el procesamiento en memoria de conjuntos de datos más grandes. PyArrow, basado en C++, se encarga de superar las limitaciones de versiones anteriores y permite operaciones de datos más rápidas y eficientes en términos de memoria.

2. Tipos de Datos Arrow e Índices de Numpy: Más allá de la lectura de datos, Pandas 2.0 trae mejoras en operaciones que involucran cadenas de texto, gracias a la implementación eficiente del tipo de dato string por parte de pyarrow. Además, Arrow ofrece una variedad de tipos de datos, como fechas, duraciones, binarios y más, superando incluso a numpy en algunas áreas. También es posible utilizar tipos numéricos de numpy más ligeros en los índices, lo que optimiza la memoria y las operaciones como filtrado y unión de datos.

3. Manejo más Sencillo de Valores Faltantes: Pandas tenía dificultades para manejar valores faltantes debido a su base en numpy. Sin embargo, Pandas 2.0 resuelve este problema con ‘numpy_nullable’, lo que permite manejar valores nulos sin cambiar los tipos de datos originales. Esto mejora la eficiencia de las operaciones y evita problemas con tipos de datos incorrectos.

4. Optimización de Copia al Escribir: La versión 2.0 introduce una optimización de copia diferida que mejora la eficiencia de memoria al minimizar la duplicación innecesaria de datos. Algunos métodos devuelven vistas en lugar de copias, lo que mejora la eficiencia al modificar objetos DataFrame y Series.

5. Dependencias Opcionales: La instalación de Pandas 2.0 ofrece flexibilidad para instalar dependencias opcionales según las necesidades, lo que ahorra espacio en disco y evita problemas de compatibilidad.

En resumen, Pandas 2.0 es un avance significativo en el mundo de la ciencia de datos. Ofrece mejor rendimiento, flexibilidad y eficiencia en la manipulación de datos. Con su backend Apache Arrow, tipos de datos mejorados y optimización de copia al escribir, esta versión promete ser un recurso esencial para los científicos de datos. ¡Explora las nuevas características y mejora tu experiencia en la manipulación de datos con Pandas 2.0!

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Equipo de redacción dataXpertos
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