Какие основные преимущества использования Polars по сравнению с другими библиотеками?

Некоторые преимущества использования Polars по сравнению с другими библиотеками:

• Высокая производительность. 1 В основе Polars лежит ядро, написанное на Rust, который известен своей производительностью, сравнимой с C/C++. 1 Многие операции в Polars выполняются значительно быстрее, чем их аналоги в Pandas, особенно на больших объёмах данных. 1
• Многопоточность «из коробки». 1 Библиотека изначально спроектирована для распараллеливания вычислений. 1 Polars автоматически задействует все доступные ядра CPU для ускорения фильтрации, агрегации и других преобразований. 1
• Ленивые вычисления (Lazy Evaluation). 1 В отличие от «жадного» подхода Pandas, где каждая команда выполняется немедленно, Polars предлагает «ленивый» API. 1 При использовании этого API цепочка команд не выполняется сразу, а формирует план запроса. 1
• Эффективное управление памятью. 1 Polars стремится минимизировать ненужное копирование данных во время операций. 1 Данные внутри датафрейма также могут обрабатываться блоками (чанками), что улучшает использование кэша процессора и способствует более экономному расходованию памяти. 1
• Работа с данными больше ОЗУ (Out-of-Core). 1 Благодаря ленивым вычислениям и оптимизированному доступу к данным, Polars способен обрабатывать наборы данных, которые физически не помещаются в оперативную память. 1 Он считывает и обрабатывает информацию по частям, выполняя оптимизированный запрос без необходимости загружать весь датасет целиком. 1
• Консистентный API. 1 Разработчики Polars приложили усилия для создания более последовательного и предсказуемого интерфейса, пытаясь избежать некоторых неоднозначностей, иногда встречающихся в Pandas. 1
• Интеграция с другими библиотеками Python. 2 Polars успешно взаимодействует с такими библиотеками, как NumPy и PyArrow, позволяя пользователям объединить сильные стороны нескольких инструментов в процессе анализа данных. 2