Benchmarking a komparace dataframových knihoven v Pythonu - Matějíček, Alex; Karkošková, Soňa; Maryška, Miloš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Tato bakalářská práce se zabývá srovnáním vybraných knihoven implementujících dataframovou strukturu v jazyce Python z hlediska jejich využitelnosti pro praktickou činnost v oblasti finančního auditu. Cílem práce bylo zhodnotit funkcionalitu, použitelnost, spolehlivost a výkon těchto knihoven a na základě testování navrhnout konkrétní doporučení pro jejich využití v praxi Big 4 firmy v oblasti auditu. Testování probíhalo převážně na základě replikovaných úloh z oblasti auditu a zahrnovalo knihovny pandas, modin, dask, polars, datatable, pyspark a vaex. Výsledky ukazují, že knihovna polars představuje nejvhodnější alternativu ke knihovně pandas v případě, že nejsou vyžadovány specifické vlastnosti jako podpora formátu HDF5 nebo podpora desetinných typů zachovávajících přesnost. Knihovna datatable se ukázala jako velmi efektivní pro specifické operace, zatímco knihovny modin a dask přinášejí výhody v oblasti kompatibility s pandas – často ale s vyššími náklady na procesor a paměť.
Vedoucí práce: Soňa Karkošková
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses