第三方库集成#

Modin 是 Pandas 的直接替代品，因此我们希望它能像 Pandas 一样与第三方库互操作。为了了解 Modin 在哪些方面表现良好，哪些方面需要改进，我们选择了一些重要的机器学习 + 可视化 + 统计库，然后查看了它们如何与 Pandas 配合使用的示例（如果可能的话，来自它们的文档）。然后我们用 Modin 运行了相同的工作流程，并跟踪了哪些工作正常，哪些失败了。

在下表中，您将看到我们测试的每个第三方库的成功测试调用次数/总测试调用次数，以及Pandas和Modin与该库集成的定性描述。

在深入探讨中，您可以查看我们用于测试API调用的Jupyter笔记本以及提交的相应Github问题。如果您在自己的工作流程中遇到其他问题/示例，我们鼓励您提交一个问题或贡献一个PR！

注意

这些互操作性指标是初步的，并非每个库的所有API都经过了测试。欢迎添加更多！

Modin 库的互操作性#

库	API 成功次数 / 调用次数	互操作性
seaborn	73% (11/15)	Pandas: 接受 Pandas DataFrames 作为输入以生成图表 Modin: 大多数情况下接受 Modin DataFrames 作为输入以生成图表，但在某些情况下（pairplot, lmplot）完全失败，而在其他情况下（catplot, objects.Plot）仅适用于某些参数组合
plotly	78% (7 / 9)	Pandas: 接受Pandas DataFrames作为输入以生成图表，包括将X和Y参数指定为df列 Modin: 主要接受Modin DataFrames作为输入以生成图表（除了choropleth），但在将X和Y参数指定为df列时会失败
matplotlib	100% (5 / 5)	Pandas: 接受Pandas数据框作为输入，用于生成散点图、条形图等。 Modin: 接受Modin数据框作为输入，用于生成散点图、条形图等。
altair	0% (0 / 1)	Pandas: 接受Pandas DataFrames作为通过Chart生成图表的输入 Modin: 不接受Modin DataFrames作为通过Chart生成图表的输入
bokeh	0% (0 / 1)	Pandas: 通过ColumnDataSource加载Pandas数据框 Modin: 不通过ColumnDataSource加载Modin数据框
sklearn	100% (6 / 6)	Pandas: 许多函数接受Pandas DataFrames作为输入 Modin: 许多函数接受Modin DataFrames作为输入
Hugging Face (Transformers, Datasets)	100% (2 / 2)	Pandas: 将Pandas数据框加载到数据集中，并使用Transformers.InputExample（已弃用）处理Pandas数据框行作为输入。 Modin: 将Modin数据框加载到数据集中（尽管速度较慢），并通过Transformers.InputExample（已弃用）处理Modin数据框行作为输入。
Tensorflow	75% (3 / 4)	Pandas: 将Pandas数据框转换为张量 Modin: 将Modin数据框转换为张量，但像Keras这样的专用API可能还不能使用
NLTK	100% (1 / 1)	Pandas: 在Pandas数据框上执行如分词等转换 Modin: 在Modin数据框上执行如分词等转换
XGBoost	100% (1 / 1)	Pandas: 通过DMatrix函数加载Pandas数据框 Modin: 通过DMatrix函数加载Modin数据框
statsmodels	50% (1 / 2)	Pandas: 在拟合模型时可以接受Pandas DataFrames Modin: 在拟合模型时有时接受Modin DataFrames（例如，formula.api.ols），但在其他情况下不接受（例如，api.OLS）