Polars

Polars是基于Rust写的一个速度很快的DataFrame库。

它拥有以下特性：

• 多核利用
• 优化查询减少不必要的工作、内存分配
• 处理大于内存的数据集
• 拥有一致并且可预测的 API
• 具有严格的格式（在运行查询之前应该知道数据类型）

Polars拥有 C、C++ 的性能，并且完全控制查询引擎的性能关键部分。

Polars竭尽全力：

• 减少冗余副本
• 高效遍历内存缓存
• 最大限度减少并行性争用
• 以快的形式处理数据
• 重用内存分配

Polars 还可以控制IO，允许它保存冗余副本并将 projections 和 predicates 降低到扫描级别。

Polars 从头开始编写，旨在并行化 DataFrame 上的查询。

Polars 拥有 lazy 和 semi-lazy 模式。

在 lazy 模式，我们能够对整个查询做优化，进一步提升性能和内存压力。

Pandas

Pandas 也是用于处理 DataFrame 的库。

Polars 和 Pandas 相比，有以下优点：

• 内部实现导致更少的开销
• 默认并行处理与优化