Pandas устарел?
FireDucks предлагает замену без переписывания кода.

Pandas - самая популярная библиотека для обработки данных, но она уже давно страдает от низкой производительности.

Современные альтернативы, такие как Polars, предлагают гораздо более высокую производительность, но переход на новые фреймворки требует изучения нового API, что отталкивает многих разработчиков.

FireDucks решает эту проблему, предлагая полную совместимость с Pandas, но с многопоточной обработкой и ускорением работы компилятора. Для перехода достаточно изменить одну строку:

python 

import fireducks.pandas as pd

Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:

python 

$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py

FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API.

Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks.

FireDucks работает быстрее, чем Pandas и Polars, что подтверждается бенчмарками


Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks

⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo

Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb

💪И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться:
https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/


#pandas #polars #fireducks #de #dataengineer #dataengineering