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kaggle竞赛宝典
作者：无言
做数据竞赛和数据项目快人百倍的方法。
在当今数据驱动的时代，企业越来越依赖数据，从制定业务策略到管理供应链，数据质量直接决定了分析的准确性和决策的有效性。然而，原始数据往往格式各异，充满缺失值或重复项，使得数据科学家不得不将大量时间花在繁琐的数据准备上。实际上，据统计，数据科学家高达80%的时间都用在了数据准备这一步！
数据准备包含多样化的操作（统称为“预处理器”），这些操作通常组合成流水线（pipeline），流程包括数据探索、清洗、转换，最终将原始数据变为可用的数据集。对于开发数据准备工具的开发者来说，dataframe结构已然成为事实标准——其简单的二维（行×列）结构非常适合这类需求。
Pandas无疑是最流行的数据处理库，几乎成就了Python今天在数据领域的地位。但它有明显的短板：
单线程工作方式限制了大数据处理能力
不支持分布式/集群部署
为解决这些问题，业界涌现出多种新型库，每个有其独特特性，反而让选择变得不那么容易。
数据输入/输出（I/O）
探索性数据分析（EDA）
数据转换（DT）
数据清洗（DC）
这份研究尤其适合希望用更高效方案替换Pandas、但又不想丢失其接口习惯的用户。
PySpark：基于ApacheSpark的分布式数据处理库，支持集群大规模并行处理，有SQL风格API和Pandas兼容API。
Modin：为Pandas设计的并行加速库，自动将DataFrame拆分为分块，通过Dask或Ray调度并行处理。
Polars：用Rust语言开发，构建在arrow2之上，支持惰性执行、批量处理，内存高效。
CuDF：NVIDIA推出，依托GPU实现超快数据处理，尤其适合有强大GPU硬件的场景。
Vaex：专注处理超大规模数据表，采用流式、内存映射和零复制策略，善于多线程并行，尤其擅长列式操作。
DataTable：灵感来自R语言data.table，列式存储优化，支持磁盘映射和多线程，有效处理大规模离线/内存外数据。
五大典型特性：
多线程
GPU加速
内存/资源优化
惰性求值
支持集群部署
Polars：除Patrol数据外各类数据集几乎都是最快的，特别是在缺失值检测和异常点查找上，对比Pandas快上万倍。
DataTable：在Patrol数据集的缺失值定位上超越Polars。
Vaex：模式搜索极其高效；但遇到需按行计算的任务会落后于Pandas。
CuDF和Polars：排序任务表现最佳。
Modin：在特定排序任务上因部分回退到Pandas而表现不佳。
建议：数据密集型推荐Polars，大量字符串字段推荐Vaex，Modin并发有时提升显著，但有短板。
CuDF：在Loan和Patrol（如分组、类别编码）上优势极大。
Polars/SparkSQL：Athlete和Taxi类数据更有优势。
Vaex：按列新建操作上最快，但分组等聚合任务不占优。
Modin（Ray版）：在大数据集并发处理下效果突出。
CuDF：小数据（如Athlete）与Pandas有一拼，大型数据清洗显著领先。
Vaex：Taxi数据清洗效率最高。
Pandas：小数据下依然稳定，是“万金油”方案。
DataTable：读取CSV最快（内存映射技术）。
Polars：读取Parquet无出其右，尤其适合超大文件。
大数据采用Parquet效率远高于CSV；写操作同理。
CuDF：GPU资源充足时无敌，资源有限则力不从心。
SparkSQL：磁盘溢出支撑极大数据量，扩展性最佳，唯一能在笔记本完整跑完最大数据集的方案。
Modin（Ray）/DataTable：高效资源利用，极适合多线程环境。
Polars：内存执行提升速度但大数据时受限。
Pandas：只适合小数据场景，扩展性最弱。
数据能否装载进GPU？能装进就用CuDF，快且兼容Pandas；但整条流水线复杂任务考虑Polars/SparkSQL更优。
你的流水线是全流程还是单步处理？
I/O任务选DataTable
数据探索（EDA）优先Polars
转换、清洗则推荐SparkSQL（CPU场景）
数据量分级选型
小型（<50万行）：Pandas最省心，Polars效率更高
中型（200万-1900万）：数值密集选Vaex，稀疏数据Polars/SparkPD，字符串多建议SparkSQL
大型（超2000万行）：首推SparkSQL，复杂列变换选Vaex（免环境安装）
没有哪个库能在所有场景下完美胜任。合理选型应考虑数据规模、硬件配置、操作类型。如果你重视简单与稳定，Pandas无疑；但要面对大数据或追求极限性能，SparkSQL、Polars等新晋强者值得尝试。理解这些库的优劣，是你数据工程进阶之路的关键。
希望这篇总结能帮助你选对适合自己项目的数据准备神兵利器。如果你有数据准备方面的有趣经历，也欢迎来分享交流！
参考资料：
