datatable vs pandas ~処理が速いのはどっちだ!?~
分析屋の藤島です。
この度行政の案件に参画することになり、pandasやnumpyを使って前処理や集計をすることになりました。先輩から「datatableでpandasに変換する方法を調べてほしい」と話があり、調べて実行してみました。
その際にdatatableとpandasで処理させたときに、どちらが速いのかが個人的に気になったので、簡単に検証してみました。
ぜひ、最後までお読みください!
1.datatableとは
datatableとは高速でデータ処理が可能なライブラリで、Pandasと同様にデータの前処理が行うことができます。
大規模なデータを扱う場合、pandasと比較するとdatatableを使用してデータの前処理を行った方が速いといわれています。
2.今回の検証について
今回検証で使用した環境やデータは下記の通りです。
実行環境 :Colaboratory
バージョン:3.10.12
検証データ:20000×785のデータ(※1)
補足1:datatableのインストールについて
datatableのインストールは下記のコマンドを入力すると、インストールすることが可能です。
# datatableをインストール
!pip install python-datatable
ただし私がColaboratoryでインストールしたときは、実行途中でエラーが発生してしまいました。
何度か実行することで、ようやくインストールをすることができました。
また、ローカルでインストールしてみたところ、ローカルの方がスムーズにインストールすることができたので、ローカルで実行した方が良いかもしれません。
参考URL:https://pypi.org/project/python-datatable/
補足2:※1について
試しにColaboratoryにあるmnistのデータを使用して、datatableとPandasでデータを読み込んでみました。
その結果、0.5秒差でdatatableの方がわずかに速いことが分かりました。
ちなみに、mnistのサンプルデータは下記のようなデータで、データの中身はすべて1桁の数値でした。
このことからデータの行数と列数を変えずに数値の桁数を大きくすると、mnistのときよりも差が出るのではないかと考えて、5桁〜7桁の数値からなる検証データを作成しました。
3.データを読み込む
まず、作成した検証データを読み込んでみました。
実行1:datatableで実行
import datatable as dt
# 検証データ読み込み
dfr = dt.fread("/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/Pandas/n_test.csv")
dfr
実行2:pandasで実行
import pandas as pd
# pandasでデータ読み込み
pd = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/Pandas/n_test.csv",header=None)
pd
実行時間はそれぞれ下記の通りでした。
datatable:約1.1秒
pandas :約3.3秒
実行時間の差は約2.2秒で、datatableの方が速いことがわかりました。
4.データを読み込んで、カラムを抽出する
次に検証データを読み込んで、カラムを抽出してみました。
実行3:datatableでデータを抽出
import datatable as dt
import pandas as pd
# サンプルデータ読み込み
dfr = dt.fread("/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/Pandas/n_test.csv")
dfr
# pandasに変換
b = dfr.to_pandas()
b
# 条件指定(特定のデータを取り出す)
b[["C0","C1"]]
実行4:pandasでデータを抽出
import pandas as pd
pd = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Pandas/n_test.csv",header=None)
pd
# 条件指定(特定のデータを取り出す)
pd[[0,1]]
実行時間はそれぞれ下記の通りでした。
datatable:約1.1秒
pandas :約3.8秒
実行時間の差は約2.7秒で、datatableの方が速いことがわかりました。
今回の案件ではpandasとnumpyを使用して前処理や集計を行うため、datatableで抽出せずにpandasに変換後、pandasで抽出を行いました。
5.最後に
今回扱ったデータよりもさらに規模が大きいと、datatableの方が便利だなとより実感できるのかなと思いました!
ぜひ皆さんもdatatableを使ってみてください!
ここまでお読みいただき、ありがとうございました!
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