❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_155
🔠Как устроена внутри библиотека Polars и почему она лучше Pandas ?
Производительность: Polars была разработана с учетом производительности и масштабируемости. Она использует векторизованные операции и многопоточность для обработки данных эффективно. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных, где Polars может значительно ускорить выполнение операций по сравнению с Pandas.
Поддержка распределенных вычислений: Polars предоставляет возможность распределенных вычислений через интеграцию с Apache Arrow и Ray. Это позволяет обрабатывать данные на кластере или в распределенной среде, что может быть полезно для работы с очень большими наборами данных.
#performance #scalability #multithreading #bigdata #Polars #Pandas #distributedcomputing
#ApacheArrow #Ray
🔠Как устроена внутри библиотека Polars и почему она лучше Pandas ?
Производительность: Polars была разработана с учетом производительности и масштабируемости. Она использует векторизованные операции и многопоточность для обработки данных эффективно. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных, где Polars может значительно ускорить выполнение операций по сравнению с Pandas.
Поддержка распределенных вычислений: Polars предоставляет возможность распределенных вычислений через интеграцию с Apache Arrow и Ray. Это позволяет обрабатывать данные на кластере или в распределенной среде, что может быть полезно для работы с очень большими наборами данных.
#performance #scalability #multithreading #bigdata #Polars #Pandas #distributedcomputing
#ApacheArrow #Ray
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_156
🔠Как устроена внутри библиотека Polars и почему она лучше Pandas ?
Удобный API: Polars предлагает простой и интуитивно понятный API, который легко изучить и использовать. Он предоставляет широкий набор функций и операций для манипулирования данными, включая фильтрацию, сортировку, группировку, объединение и многое другое.
Интеграция с другими инструментами: Polars интегрируется с другими популярными инструментами обработки данных, такими как PySpark и Dask, что обеспечивает большую гибкость и возможность использования существующих инфраструктур и инструментов.
#performance #scalability #multithreading #bigdata #Polars #Pandas #distributedcomputing
#ApacheArrow #Ray
🔠Как устроена внутри библиотека Polars и почему она лучше Pandas ?
Удобный API: Polars предлагает простой и интуитивно понятный API, который легко изучить и использовать. Он предоставляет широкий набор функций и операций для манипулирования данными, включая фильтрацию, сортировку, группировку, объединение и многое другое.
Интеграция с другими инструментами: Polars интегрируется с другими популярными инструментами обработки данных, такими как PySpark и Dask, что обеспечивает большую гибкость и возможность использования существующих инфраструктур и инструментов.
#performance #scalability #multithreading #bigdata #Polars #Pandas #distributedcomputing
#ApacheArrow #Ray