В чем преимущества Polars перед другими библиотеками для работы с данными?

Некоторые преимущества библиотеки Polars перед другими библиотеками для работы с данными:

• Скорость и производительность. 2 Polars использует технологии параллельной обработки и оптимизации памяти, что позволяет ему обрабатывать большие массивы данных гораздо быстрее, по сравнению с традиционными методами. 2
• Поддержка работы с данными, которые не помещаются в оперативную память. 1 Polars считывает и обрабатывает информацию по частям, выполняя оптимизированный запрос без необходимости загружать весь датасет целиком. 1
• Ленивые вычисления. 1 Polars формирует план запроса, анализирует и оптимизирует его перед фактическим выполнением. 1 Например, он может переставить операции местами для большей эффективности или объединить несколько шагов в один. 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
• Выразительный синтаксис. 2 В Polars используется лаконичный и интуитивно понятный синтаксис, что делает его простым в освоении и использовании. 2
• Интеграция с другими библиотеками. 2 Polars легко интегрируется с другими библиотеками Python, такими как NumPy и PyArrow, расширяя поле своих возможностей и позволяя пользователям задействовать разнообразную экосистему инструментов. 2