Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Почему не всегда Pandas — лучший выбор (и когда стоит попробовать Polars)

29.04.2026 07:00:42 | Хабр
Хабы: Блог компании Яндекс Практикум, Анализ и проектирование систем, Учебный процесс в IT, Машинное обучение, Big Data

Привет, Хабр! Меня зовут Данила Ляпин, я Senior Data Scientist в Яндексе и автор курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме.

В современном мире анализа данных пользу библиотеки Pandas трудно переоценить — она используется везде экспертами любого уровня: от стажёров до техлидов, а последние годы это де-факто стандарт в аналитике.

У Pandas есть огромная экосистема с большой базой знаний и интеграциями в различные библиотеки (тут и встроенная визуализация от matplotlib, и переход к данным в numpy формате, и много чего ещё). Практически каждый разведывательный анализ данных начинается с таких слов, как: read_csv, describe, head, isna().sum(). 

Но объём данных растёт ежегодно, память дорожает, а пайплайны усложняются. Чтобы загрузить локально большой датасет и обработать его, приходится не один раз словить "kernel crashed". И вот на этом моменте самое время поговорить про Polars, потому что там с этим как раз всё в порядке (и не только с этим :-)

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro