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大多数基准测试都隔离了 dask 和 cuDF，但我可以将它们结合使用。使用 cuDF 的 Dask 不会比 polars 更快吗？!
此外，Polars 仅在数据适合内存时才会运行，但 dask 并非如此。那为什么会有https://h2oai.github.io/db-benchmark/ dask 的内存不足指示？
最佳答案
不同的数据框库各有优缺点。例如，参见 this blog post为了比较不同的库，尤其是。从缩放 pandas 的角度来看。
Dask Dataframe 带有一些关于如何最好地将工作负载分配给多个任务的默认假设。如果这些假设对特定用例无效，那么与内存相关的错误并不少见。
关于python - 为什么 polars 被称为最快的 dataframe 库，dask 和 cudf 不是更强大吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/72637325/
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如何在 Polars DataFrame 上应用字数统计我有一个字符串列，我想对所有文本进行字数统计。谢谢 数据框示例: 0 Would nev
如果我有一个 Polars 文字，我该如何提取值？ import polars as pl expr = pl.lit(0.5) val = float(expr) # TypeError: floa
有没有一种方法可以通过多个条件来过滤 polars DataFrame？ 这是我的用例以及我目前如何解决它，但我想知道如何解决它，如果我的日期列表更长: dates = ["2018-03-25",
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我有一个字符串格式的 UUID 时间序列，我希望 Polars 将它们转换为 u128 数字，以便更好地存储和查询。 与我们处理日期的方式类似: ....str.strptime(pl.Datetim
我正在尝试用 Polars 替换 Pandas在生产代码中，以获得更好的内存性能。 Pandas .isna() 方法的 Polars 等价物是什么？我在文档中找不到任何好的等效项。 最佳答案 Pol
我正在寻找在 polars 中执行 pandas 的 df.groupby(["group_a", "group_b"]).ngroup() 并将特定的 ngroup 计数器值分配回的最佳方法相应的组
我得到了一个 pl.LazyFrame，其中包含包含日期表示形式的 Object 类型列，它还包含缺失值(无)。 第一步，我想将列从 Object 转换为 Utf8，但这会导致 ComputeErro
我有一个包含 2 列的数据框，其中第一列包含列表，第二列包含整数索引。如何通过第二列中指定的索引从第一列获取元素？或者更好的是，将该元素放在第 3 列中。因此，例如，如何从这个 a = pl.Data
假设我有一个由以下代码手动生成的简单数据框: cols=['a','b','c'] values=['d','e','f'] df=(pl.DataFrame({cols[i]:[values[i]]
我有一个桌面应用程序，其中大部分计算 (>90%) 发生在它的 Rust 端。但我希望用户能够用 Python 编写脚本来对 df 进行操作。 这可以在不将运行时之间的数据帧序列化为文件的情况下完成吗
所以我有一个看起来像这样的 Polars 数据框 df = pl.DataFrame( { "ItemId": [15148, 15148, 24957], "
在 pandas 中，以下代码会将 col1 中的字符串拆分为许多列。有没有办法在极地做到这一点？ d = {'col1': ["a/b/c/d", "a/b/c/d"]} df= pd.DataFr
除一种情况外，我很享受 Polars 比 Pandas 的显着加速。我是 Polars 的新手，所以这可能只是我的错误用法。无论如何，这是一个玩具示例:在单列上，我需要在我的情况下应用自定义函数，它是
我有一个极坐标数据框: df = pl.DataFrame({'schema_name': ['test_schema', 'test_schema_2'],
所以我有一个极坐标列/系列，它是数字字符串。 s = pl.Series("a", ["111","123","101"]) s shape: (3,) Series: 'a' [str] [
总的来说，我对 Polars 和 Python 都很陌生。我有一个有点不寻常的问题，需要一些帮助。我有一个包含 50 多个 0/1 列的数据框。我需要创建一个新列，其中包含每列的逗号分隔列表，其中包含
你好； 是否有任何函数可以通过计算两个系列的行最小值来生成系列？功能将类似于 np.minimum a = [1,4,2,5,2]b= [5,1,4,2,5] np.minimum(a,b) -> [
在对 FPGA 进行了一番研究之后，我在分配引脚时差点心脏病发作。 FPGA 上有任意数量的引脚，一些 IDE 很有帮助，可以让您访问封装信息，包括引脚数、它们属于哪个 IO 组以及极性是。在广泛研究
我是一名优秀的程序员,十分优秀！