polars

Name: polars
Author: bg-szy

Dados e Análise

Autor: bg-szy

Fast in-memory DataFrame library for datasets that fit in RAM. Use when pandas is too slow but data still fits in memory. Lazy evaluation, parallel execution, Apache Arrow backend. Best for 1-100GB datasets, ETL pipelines, faster pandas replacement. For larger-than-RAM data use dask or vaex.

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Atualizado há 4 meses

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Polars

Overview

Polars is a lightning-fast DataFrame library for Python and Rust built on Apache Arrow. Work with Polars' expression-based API, lazy evaluation framework, and high-performance data manipulation capabilities for efficient data processing, pandas migration, and data pipeline optimization.

Quick Start

Installation and Basic Usage

Install Polars:

uv pip install polars

Basic DataFrame creation and operations:

import polars as pl

# Create Data

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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