polars

【对比】Pandas 和 Polars 的区别中小规模数据处理：复杂数据操作：与其他 Python 工具链集成：教学与入门：大规模数据处理：高性能需求：

Python Polars快速入门指南：LazyFrames前文已经介绍了Polars的Dataframe, Contexts 和 Expressions，本文继续介绍Polars的惰性API。惰性API是该库最强大的功能之一，使用惰性API可以设定一系列操作，而无需立即运行它们。相反，这些操作被保存为计算图，只在必要时运行。这允许Polars在执行前优化查询，在处理数据之前捕获模式错误，并在超出内存限制的数据集上执行内存高效查询。

数据人阿多

Python polars学习-06 Lazy / Eager APIpolars学习系列文章，第6篇 Lazy / Eager API Lazy：延迟、惰性 Eager：即时、实时

pandas和polars的常见用法对比最近上班需要处理的都是百万，千万级的数据，pandas的性能已经不够看了（虽然它在处理数据上是真的很好用），公司都是用的polar和pyspark，我最近也学习了一些，然后写篇文章对比一下他们的常见用法。虽然他们都有数据框dataframe这个数据结构，但是具体用法还是有很多差异的。

小龙在山东

数据分析工具Polars实现CSV读写、排序、应用函数、lazy APIpolars使用rust实现，内部使用arrow列存储格式，支持并行数据处理，比pandas快，分两种模式eager和lazy。适合中、小型数据处理，大型数据建议用Spark。