PYTHON POLARS 0.20 EXPRESSION API MASTERY HANDBUCH FÜR FENSTERFUNKTIONEN, JOINS UND PFEIL OPTIMIERUNG: 80 Lazy Frame- und

Entfesseln Sie die Leistungsfähigkeit leistungsstarker Datenverarbeitung mit Polars 0.20!
Haben Sie es satt, darauf zu warten, dass Pandas riesige Datensätze verarbeitet, nur um dann an Speichergrenzen oder langsame Geschwindigkeiten zu stoßen? In der sich schnell entwickelnden Welt der Datenwissenschaft und -entwicklung erweist sich Python Polars als bahnbrechende Neuerung – eine auf Rust basierende DataFrame-Bibliothek, die blitzschnell, speichereffizient und für das Big-Data-Zeitalter entwickelt wurde. Wenn Sie bereit sind, Ihre Workflows zu optimieren, Gigabyte-Dateien mühelos zu verarbeiten und herkömmliche Tools um ein Vielfaches zu übertreffen, ist dieses umfassende Handbuch Ihr ultimativer Leitfaden.
Python Polars 0.20 Expression API Mastery Manual for Window Functions, Joins, and Arrow Optimization: 80 LazyFrame and Streaming Queries von Praise Roggers macht Sie vom Polars-Anfänger zum Profi. Basierend auf realen Benchmarks und praktischen Erkenntnissen befasst sich dieses Buch eingehend mit den Kernstärken von Polars: der Expression API für intuitive Datenmanipulation, LazyFrames für optimierte verzögerte Berechnungen, dem Streaming-Modus für Datensätze mit unzureichendem Arbeitsspeicher und der nahtlosen Integration mit Apache Arrow für Zero-Copy-Effizienz.

Was Sie im Buch entdecken werden:

Leistungsvorteile und Anwendungsfälle: Erfahren Sie, warum Polars Pandas bei Aggregationen, Joins und mehr übertrifft – Benchmarks zeigen 5- bis 20-fache Beschleunigungen bei Datensätzen mit Millionen Zeilen. Entdecken Sie Anwendungen in ETL-Pipelines, Machine-Learning-Vorverarbeitung, Finanzanalysen, IoT und E-Commerce.

Grundlagen: Beherrschen Sie DataFrames, Datenreihen und Ausdrücke und erfahren Sie, wie die spaltenbasierte Speicherung und parallele Ausführung von Polars die Datenverarbeitung revolutioniert.

LazyFrames und Streaming beherrschen: Erstellen Sie verzögerte Abfragen, beheben Sie Fehler und ermöglichen Sie Streaming, um große Dateien in Blöcken zu verarbeiten – perfekt für ressourcenbeschränkte Umgebungen.
Erweiterte Expression-API: Lernen Sie Arithmetik, String-, Datums- und Zeitausdrücke sowie kontextbezogene Ausdrücke anhand praktischer Beispiele kennen.
Fensterfunktionen und Joins: Von den Grundlagen bis hin zu Aggregationen über Fenster und allen Join-Typen (Inner, Outer, Anti, Semi, AsOf) mit Optimierungstechniken.
Apache Arrow-Optimierungen: Integrieren Sie Arrow-Formate, optimieren Sie die Leistung und arbeiten Sie mit Bibliotheken wie PyArrow und DuckDB zusammen.
End-to-End-Workflows: Erstellen Sie ETL-Pipelines, analysieren Sie reale Fallstudien und wenden Sie Best Practices zur Optimierung an.
Zukunftssichere Themen: Erfahren Sie mehr über Plug-ins, SQL-Kontext, verteilte Polars und Upgrades über Version 0.20 hinaus.
Praktische Ressourcen: 80 zunehmend anspruchsvolle Abfragen (für Anfänger bis Fortgeschrittene), eine Kurzanleitung, Fehlerbehebung, vollständigen Zugriff auf das Code-Repository, Datensatzquellen und ein Glossar.

Egal, ob Sie als Datenwissenschaftler Modelle iterieren, als Ingenieur skalierbare Pipelines erstellen oder als Analyst Zeitreihendaten verarbeiten – dieses Buch vermittelt Ihnen praktische Fähigkeiten für eine zukunftssichere Karriere. Mit klaren Erklärungen, Codeausschnitten und einer sanften Lernkurve für Pandas-Benutzer schreiben Sie im Handumdrehen effizienten Polars-Code und sparen so bei jedem Projekt Stunden.