比较 Pandas、Polars 和 PySpark：基准分析
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。比较 Pandas、Polars 和 PySpark 三种工具的不同数据集，得出数据处理未来发展方向的结论。PandasPandas 一直是数据操作、探索和分析的主要工具。由于 Pandas 与 R 网格视图的相似性，它在数据科学家中越来越受欢迎。而且，它与机器学习领域相关的其他Python库同步： NumPy是一个用于实现线性代数和标准计算的数学库。 Pandas 基于 NumPy。...
比较Pandas、Polars和PySpark三种工具的性能。Pandas适用于小型数据集，但在大型数据集上性能较差。PySpark在大型数据集上有显著提升。Polars在单机上处理大型数据集的效率明显优于其他工具。根据项目需求和资源选择合适工具，Polars适用于中小型数据集，PySpark适用于大规模分布式处理。未来需考虑基于Rust构建的Polars等工具的发展。
