polars-dataframes

Name: polars-dataframes
Author: bg-szy

Dados e Análise

Autor: bg-szy

Fast in-memory DataFrame with lazy evaluation, parallel execution, Arrow backend. Use for tabular data in RAM (1–100 GB) when pandas is too slow. Expression API: select, filter, group_by, joins, pivots, window. Lazy mode enables predicate/projection pushdown. Reads CSV, Parquet, JSON, Excel, DBs, cloud. Larger-than-RAM: Dask; GPU: cuDF.

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Atualizado há 4 meses

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#api #excel

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Polars DataFrames

Overview

Polars is a high-performance DataFrame library for Python built on Apache Arrow with a Rust backend. It provides an expression-based API with lazy evaluation and automatic parallelization for efficient data processing, transformation, and analysis.

When to Use

Processing tabular datasets from 100 MB to 100 GB that fit in RAM
ETL pipelines requiring fast read/transform/write cycles
Replacing pandas when performance matters (10–100x speedup typical)
L

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

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