Fast in-memory DataFrame analytics with Polars — lazy evaluation, parallel execution, and an Apache Arrow backend for datasets that fit in RAM. Use when pandas is too slow but data still fits in memory, for 1-100GB datasets, ETL pipelines, or a faster pandas replacement. For larger-than-RAM data pre
Fast in-memory DataFrame analytics with Polars — lazy evaluation, parallel execution, and an Apache Arrow backend for datasets that fit in RAM. Use when pandas is too slow but data still fits in memory, for 1-100GB datasets, ETL pipelines, or a faster pandas replacement. For larger-than-RAM data prefer dask or vaex. Part of the AlterLab Academic Skills suite.
Dieser Eintrag veröffentlicht kein npm-Paket, daher hat Forge keinen Abhängigkeitsbaum dafür. Das ist eine Lücke in der Abdeckung — keine Aussage, dass er keine Abhängigkeiten hat.