性能:Rust的Polars库在性能方面通常优于Python的Pandas库。Rust是一种系统级编程语言,它提供了内存安全和并发处理的优势,这使得Polars在处理大量数据时能够更快地执行操作。而Python是一种解释型语言,其性能相对较低。 内存管理:Rust的Polars库采用了零拷贝(zero-copy)技术,这意味着在数据处理过程中,数据不会在内存中...
如果您正在为大于 RAM 的数据集寻找终极解决方案,Polars 可能不适合您。它的惰性处理能力可以带你走很远,但在某些时候你将不得不面对这样一个事实,Polars 是一个内存数据帧库,类似于 pandas。 总之: 如果您愿意学习不同但功能强大的新 API,如果您的数据适合内存,如果您的工作流程涉及大量列表列操作,并且通常如果您...
在数据分析领域,Pandas 可以说是 Python 生态中当之无愧的王者。它以其强大的功能和易用的 API 风靡全球。然而,Pandas 的性能一直饱受诟病,尤其在处理大型数据集时,速度和内存占用都成了制约其发展的瓶颈。 这时候,用 Rust 编写的 Polars 闪亮登场了!它从头设计,充分利用了 Rust 语言的性能优势,在保持高效的同时...
Polars比Pandas支持更多并行操作。因为Polars是用Rust写的,因此可以无畏并发。 Polars支持延迟计算(lazy evaluation),Polars会根据请求,检验、优化他们以找到加速方法或降低内存占用。另一方面,Pandas仅支持立即计算(eager evaluation),即收到请求立即求值。 Polars就是为了解决Pandas的性能而生的。在...
Polars 与 Pandas 都是数据处理和分析领域的重要工具,但它们在性能、设计理念和适用场景上有所不同。 性能:Polars 的一个主要优势是其性能,特别是在处理大型数据集时。相比之下,Pandas 在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈,尤其是在内存使用和处理速度方面。 内存管理:Polars 通过更有效的内存管理和数据存储机制,...
Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。PolarsPolars 是一个 Rust 和 Python 中的快速多线程 ...
polars:和 pandas 类似的数据分析工具; pydantic:数据验证工具; …… 总之现在 Rust + Python 已经成为了一个趋势,并且 Rust 也提供了一系列成熟好用的工具,比如 PyO3、Maturin,专门为 Python 编写扩展。不过关于 PyO3 我们以后再聊,本篇文章先来介绍如何将Rust 代码编译成动态库,然后交给 Python 的 ctypes 模块...
兼容性:可以与Pandas无缝协作,允许用户在Pandas和Polars之间轻松转换数据。此外,它还支持多种数据格式,如CSV、Parquet等。 企业级应用场景 大数据处理:特别适合于需要处理大规模数据集的场景,尤其是在数据科学、机器学习和大数据分析等领域。 实时数据处理:Polars GPU引擎的发布,为各行各业的数据科学家和工程师提供了一...
特征工程:Polars的矢量化查询引擎可以高效地处理数据,支持复杂的聚合和统计分析,这对于准备机器学习模型的数据至关重要。 性能优势:Polars的设计重点在于优化数据处理的速度和内存使用,这使得它在处理大规模数据集时比传统的Python数据处理库(如Pandas)更快、更内存高效。
Polars 可以作为替代 Python 中 pandas 库,Polars 是个开源的数据处理库,提供快速和灵活的数据处理能力,尤其处理大型数据集时。Polars 的设计目标是提供类似于 Pandas 的 API,但利用 Rust 的性能优势来提高数据处理的速度。 Github 地址:https://github.com/pola-rs/polars ...