Polars: быстрая альтернатива Pandas для обработки датасетов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-12-29 14:44 Polars — это открытая библиотека для обработки массивов данных на Python. По скорости работы библиотека обходит самый популярный инструмент для работы с данными, — Pandas. Кроме того, библиотека более эффективно работает с памятью при обработке массивов. Polars написана на Rust. Подробнее про библиотеку Цель Polars — стать быстрой библиотекой для работы с табличными данными, которая использует доступные ядра на локальной машине. Библиотека наиболее полезна в случае если данных слишком много для использования pandas и при этом слишком мало для использования spark. Как и spark, Polars состоит из планировщика запросов, которые оптимизирует запрос, чтобы совершать меньше действий и сократить использование памяти. Однако если данные не влезают в память локальной машины, Polars с этим не справится. Источник: neurohive.io Комментарии: |
|