Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Polars vs Pandas: Python's FASTEST DataFrame Library Explained (2025 Benchmark)

Автор: Developyr

Загружено: 2025-08-24

Просмотров: 87

Описание:

🚀 Is Polars really 10x faster than Pandas? I put both libraries to the test with a massive 1.4M record dataset to show you the real performance differences.

In this tutorial, I compare Polars vs Pandas side-by-side using real-world data operations:
✅ File loading speed tests
✅ Complex multi-table joins
✅ String processing and aggregations
✅ Memory usage comparisons
✅ When to use each library

🔥 What You'll Learn:
Pandas vs Polars syntax differences
Real performance benchmarks with 1.4M records
When to stick with Pandas (honest advice)

⚡ Key Topics Covered:
DataFrame performance comparison
Rust-powered data processing
Large dataset handling

🗂️ Dataset Info:
Using the Ondoriya world simulation dataset (coming soon) - 1.4M+ records across 200 regions with complex political and demographic data.


#Polars #Pandas #Python #DataScience #DataEngineering #Performance #DataFrames #Analytics #Programming #Tutorial

🎯 Perfect for: Data scientists, data engineers, Python developers working with large datasets, anyone interested in high-performance data processing.

Polars vs Pandas: Python's FASTEST DataFrame Library Explained (2025 Benchmark)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Pandas против Polar: решающее сражение скорости и производительности 2024 года

Pandas против Polar: решающее сражение скорости и производительности 2024 года

Почему ведущие инженеры не используют Pandas! (Обзор Polar и Spark)

Почему ведущие инженеры не используют Pandas! (Обзор Polar и Spark)

#wraprow #wrapcols excel amazed functions

#wraprow #wrapcols excel amazed functions

Beginner PYTHON: Supercharge Your Data Processing with Polars!

Beginner PYTHON: Supercharge Your Data Processing with Polars!

Синьор 1С: 10 привычек, без которых ты не вырастешь

Синьор 1С: 10 привычек, без которых ты не вырастешь

РЕАЛЬНОЕ собеседование на Data Scientist. Алгоритмы + Python

РЕАЛЬНОЕ собеседование на Data Scientist. Алгоритмы + Python

Polars: Fast & Efficient Data Manipulation with Ritchie Vink #60

Polars: Fast & Efficient Data Manipulation with Ritchie Vink #60

Polars Is The Faster Pandas

Polars Is The Faster Pandas

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

Typst: Современная замена Word и LaTeX, которую ждали 40 лет

Typst: Современная замена Word и LaTeX, которую ждали 40 лет

Исследовательский анализ данных с помощью Pandas Python

Исследовательский анализ данных с помощью Pandas Python

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Harnessing the Power of Python Polars  | Real Python Podcast #258

Harnessing the Power of Python Polars | Real Python Podcast #258

Pandas vs Polars: Which Python DataFrame Library is Better?

Pandas vs Polars: Which Python DataFrame Library is Better?

DuckLake Tutorial: Modern Data Lake Architecture Explained

DuckLake Tutorial: Modern Data Lake Architecture Explained

dbt + DuckDB: Complete Beginner Tutorial

dbt + DuckDB: Complete Beginner Tutorial

Как быстро освоить Python для инженеров данных (пошаговое руководство 2026 года)

Как быстро освоить Python для инженеров данных (пошаговое руководство 2026 года)

Я в опасности

Я в опасности

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Building an Agentic AI Pipeline: The Hard Way (Llama 3, Gemini 1.5 & Many Failures)

Building an Agentic AI Pipeline: The Hard Way (Llama 3, Gemini 1.5 & Many Failures)

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com