文件名称：Rust 数据帧库
文件大小：567KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-18 11:54:10
rust dataframe dataframes dataframe-library
极地Rust 和 Python 中极快的数据帧Polars 是一个在 Rust 中实现的极快的 DataFrames 库。它的内存模型使用 Apache Arrow 作为后端。它目前由一个类似于 Pandas 的 Eager API 和一个有点类似于 spark 的惰性 API 组成。其中，Polars 具有以下功能。要了解有关 Polars 内部工作原理的更多信息，请阅读WIP 书籍。功能 渴望的 懒惰（数据帧） 懒惰（系列） 过滤器 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 转变 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 加入 :check_mark: :check_mark: GroupBys + 聚合 :check_mark: :check_mark: 比较 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 算术 :check_mark: :check_mark: 排序 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 倒车 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 关闭应用程序（用户定义的函数） :check_mark: :check_mark: SIMD :check_mark: :check_mark: 支点 :check_mark: ✗ 融化 :check_mark: ✗ 填充空值 + 填充策略 :check_mark: ✗ :check_mark: 聚合 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 移动窗口聚合 :check_mark: ✗ ✗ 寻找独特的价值 :check_mark: ✗ Rust 迭代器 :check_mark: :check_mark: IO (csv, json, parquet, Arrow IPC :check_mark: ✗ 查询优化：（谓词下推） ✗ :check_mark: 查询优化：（投影下推） ✗ :check_mark: 查询优化：（类型强制） ✗ :check_mark: 查询优化：（简化表达式