更新于 : Sep 27, 2023
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Sep 2023
Trial
值得一试。了解为何要构建这一能力是很重要的。企业应当在风险可控的前提下在项目中尝试应用此项技术。
Polars 是 Rust 实现的一个内存运行的DataFrame库。 与其他 DataFrame 库（如Pandas）不同，Polars 是多线程、支持惰性求值、并且并行操作安全的。 Polars 使用 Apache Arrow 格式作为内存模型，以高效实现分析操作，并实现与其他工具的互用性。 如果您熟悉 Pandas ，就可以快速上手 Polars 的 Python 绑定。 基于 Rust 实现和 Python 绑定的 Polars 是一个高性能内存 DataFrame 库，可满足您的分析需求。 我们的团队在 Polars 方面继续拥有良好的体验，因此我们将其将其移至 “试验” 。
Oct 2021
Assess
在了解它将对你的企业产生什么影响的前提下值得探索
Polars 是在 Rust 中实现的一种内存 DataFrame 库。与其他 DataFrame 库（如Pandas）不同，Polars 是多线程、并行操作安全的。Polars 使用 Apache Arrow 格式作为内存模型，以高效实现分析操作，并实现与其他工具的互用性。如果您熟悉 Pandas ，就可以快速上手 Polars 的 Python 绑定。基于 Rust 实现和 Python 绑定的 Polars 是一个高性能内存 DataFrame 库，可满足您的分析需求。
发布于 : Oct 27, 2021
