Artwork

Nội dung được cung cấp bởi Michael Kennedy. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Michael Kennedy hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

#480: Ahoy, Narwhals are bridging the data science APIs

59:15
 
Chia sẻ
 

Manage episode 444394346 series 83399
Nội dung được cung cấp bởi Michael Kennedy. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Michael Kennedy hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
If you work in data science, you definitely know about data frame libraries. Pandas is certainly the most popular, but there are others such as cuDF, Modin, Polars, Dask, and more. They are all similar but definitely not the same APIs and Polars is quite different. But here's the problem. If you want to write a library that is for users of more than one of these data frame frameworks, how do you do that? Or if you want to leave open the possibility of changing yours after the app is built, same problem. That's the problem that Narwhals solves. We have Marco Gorelli on the show to tell us all about it.
Episode sponsors
WorkOS
Talk Python Courses

Links from the show

Marco Gorelli: @marcogorelli
Marco on LinkedIn: linkedin.com
Narwhals: github.io
Narwhals on Github: github.com
DuckDB: duckdb.org
Ibis: ibis-project.org
modin: readthedocs.io
Pandas and Beyond with Wes McKinney: talkpython.fm
Polars: A Lightning-fast DataFrame for Python: talkpython.fm
Polars: pola.rs
Pandas: pandas.pydata.org
Watch this episode on YouTube: youtube.com
Episode transcripts: talkpython.fm
--- Stay in touch with us ---
Subscribe to Talk Python on YouTube: youtube.com
Talk Python on Bluesky: @talkpython.fm at bsky.app
Talk Python on Mastodon: talkpython
Michael on Bluesky: @mkennedy.codes at bsky.app
Michael on Mastodon: mkennedy
  continue reading

536 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 444394346 series 83399
Nội dung được cung cấp bởi Michael Kennedy. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Michael Kennedy hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
If you work in data science, you definitely know about data frame libraries. Pandas is certainly the most popular, but there are others such as cuDF, Modin, Polars, Dask, and more. They are all similar but definitely not the same APIs and Polars is quite different. But here's the problem. If you want to write a library that is for users of more than one of these data frame frameworks, how do you do that? Or if you want to leave open the possibility of changing yours after the app is built, same problem. That's the problem that Narwhals solves. We have Marco Gorelli on the show to tell us all about it.
Episode sponsors
WorkOS
Talk Python Courses

Links from the show

Marco Gorelli: @marcogorelli
Marco on LinkedIn: linkedin.com
Narwhals: github.io
Narwhals on Github: github.com
DuckDB: duckdb.org
Ibis: ibis-project.org
modin: readthedocs.io
Pandas and Beyond with Wes McKinney: talkpython.fm
Polars: A Lightning-fast DataFrame for Python: talkpython.fm
Polars: pola.rs
Pandas: pandas.pydata.org
Watch this episode on YouTube: youtube.com
Episode transcripts: talkpython.fm
--- Stay in touch with us ---
Subscribe to Talk Python on YouTube: youtube.com
Talk Python on Bluesky: @talkpython.fm at bsky.app
Talk Python on Mastodon: talkpython
Michael on Bluesky: @mkennedy.codes at bsky.app
Michael on Mastodon: mkennedy
  continue reading

536 tập

Minden epizód

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh

Nghe chương trình này trong khi bạn khám phá
Nghe