polars
Bibliothèque DataFrame rapide en mémoire pour les ensembles de données qui tiennent en RAM. Utilisez quand pandas est trop lent mais les données tiennent toujours en mémoire. Évaluation lazy, exécution parallèle, backend Apache Arrow. Idéal pour les ensembles de données de 1-100 Go, les pipelines ETL, remplacement pandas plus rapide. Pour les données plus grandes que la RAM, utilisez dask ou vaex.
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