Какие основные преимущества использования Polars по сравнению с другими библиотеками?

Некоторые преимущества использования Polars по сравнению с другими библиотеками:

• Высокая производительность. olegtalks.ru В основе Polars лежит ядро, написанное на Rust, который известен своей производительностью, сравнимой с C/C++. olegtalks.ru Многие операции в Polars выполняются значительно быстрее, чем их аналоги в Pandas, особенно на больших объёмах данных. olegtalks.ru
• Многопоточность «из коробки». olegtalks.ru Библиотека изначально спроектирована для распараллеливания вычислений. olegtalks.ru Polars автоматически задействует все доступные ядра CPU для ускорения фильтрации, агрегации и других преобразований. olegtalks.ru
• Ленивые вычисления (Lazy Evaluation). olegtalks.ru В отличие от «жадного» подхода Pandas, где каждая команда выполняется немедленно, Polars предлагает «ленивый» API. olegtalks.ru При использовании этого API цепочка команд не выполняется сразу, а формирует план запроса. olegtalks.ru
• Эффективное управление памятью. olegtalks.ru Polars стремится минимизировать ненужное копирование данных во время операций. olegtalks.ru Данные внутри датафрейма также могут обрабатываться блоками (чанками), что улучшает использование кэша процессора и способствует более экономному расходованию памяти. olegtalks.ru
• Работа с данными больше ОЗУ (Out-of-Core). olegtalks.ru Благодаря ленивым вычислениям и оптимизированному доступу к данным, Polars способен обрабатывать наборы данных, которые физически не помещаются в оперативную память. olegtalks.ru Он считывает и обрабатывает информацию по частям, выполняя оптимизированный запрос без необходимости загружать весь датасет целиком. olegtalks.ru
• Консистентный API. olegtalks.ru Разработчики Polars приложили усилия для создания более последовательного и предсказуемого интерфейса, пытаясь избежать некоторых неоднозначностей, иногда встречающихся в Pandas. olegtalks.ru
• Интеграция с другими библиотеками Python. proglib.io Polars успешно взаимодействует с такими библиотеками, как NumPy и PyArrow, позволяя пользователям объединить сильные стороны нескольких инструментов в процессе анализа данных. proglib.io