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比较 Pandas、Polars 和 PySpark：基准分析
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
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