Polars es una librería de DataFrame en memoria, implementada en Rust. A diferencia de otras DataFrames (como pandas), Polars es multiproceso, permite la ejecución perezosa y es segura para operaciones paralelas. Los datos en memoria se organizan en formato Apache Arrow para conseguir operaciones analíticas eficientes y para permitir la interoperabilidad con otras herramientas. Si estás familiarizado con pandas, puedes rápidamente empezar con los bindings Python de Polars. Creemos que Polars, con las implementaciones de Rust y los bindings de Python, es una estructura de datos en memoria de alto rendimiento que te ayudará para tus necesidades analíticas. Nuestros equipos siguen teniendo una buena experiencia con Polars, razón por lo cual lo estamos moviendo a Probar.
Polars es una biblioteca de marcos de datos en memoria implementada en Rust. A diferencia de otros marcos de datos (como Pandas), Polars es multihilo y seguro para operaciones paralelas. Los datos en memoria están organizados en el formato Apache Arrow para realizar operaciones analíticas eficientes y permitir la interoperabilidad con otras herramientas. Si estás familiarizado con Pandas, puedes empezar rápidamente con los enlaces de Python para Polars. Creemos que Polars, con la implementación de Rust y los enlaces de Python, es un marco de datos en memoria de alto rendimiento para evaluar sus necesidades analíticas.
