Artwork

Nội dung được cung cấp bởi Nicola Corti. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Nicola Corti 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 !

Pandas and Polars with Marco Gorelli

54:40
 
Chia sẻ
 

Manage episode 379375625 series 2836526
Nội dung được cung cấp bởi Nicola Corti. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Nicola Corti 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.

Time for a brand-new topic today here at The Developers’ Bakery: Data Science! We’re really excited to have on stage Marco Gorelli, core contributor of both pandas and polars, two of the most popular data science libraries in the Python ecosystem.

In this episode, we’ll talk about how pandas became so popular in the data science space. Then we’ll move on to talk about polars, a new data science library written in Rust, and how its performances compare to pandas.

Finally, we’ll have the opportunity to touch on a very interesting and unique topic: the Dataframe Consortium, a multi-company effort to standardize the data science API across the ecosystem.

Enjoy the show 👨‍🍳

Show Notes

  • 00.14 Intro
  • 01.00 Episode Start
  • 01.30 Marco’s Introduction
  • 02.14 What is pandas?
  • 03.27 Why do I need pandas?
  • 05.19 pandas’ competitors
  • 07.24 pandas’ popularity
  • 10.12 What’s your role with pandas?
  • 12.39 How to become a pandas maintainer?
  • 13.50 From data scientist to open source maintainer
  • 16.02 What is polars?
  • 21.22 Can pandas and polars co-exist?
  • 24.25 Performance benchmarks
  • 26.21 The learning curve
  • 29.11 Naming anecdotes
  • 30.51 The Dataframe Consortium?
  • 40.12 Marco’s role in the consortium
  • 43.40 What’s next for polars?
  • 46.50 How to start contributing?
  • 50.56 Further reading
  • 53.33 Where people can find you online?

Resources

Show links

  continue reading

89 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 379375625 series 2836526
Nội dung được cung cấp bởi Nicola Corti. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Nicola Corti 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.

Time for a brand-new topic today here at The Developers’ Bakery: Data Science! We’re really excited to have on stage Marco Gorelli, core contributor of both pandas and polars, two of the most popular data science libraries in the Python ecosystem.

In this episode, we’ll talk about how pandas became so popular in the data science space. Then we’ll move on to talk about polars, a new data science library written in Rust, and how its performances compare to pandas.

Finally, we’ll have the opportunity to touch on a very interesting and unique topic: the Dataframe Consortium, a multi-company effort to standardize the data science API across the ecosystem.

Enjoy the show 👨‍🍳

Show Notes

  • 00.14 Intro
  • 01.00 Episode Start
  • 01.30 Marco’s Introduction
  • 02.14 What is pandas?
  • 03.27 Why do I need pandas?
  • 05.19 pandas’ competitors
  • 07.24 pandas’ popularity
  • 10.12 What’s your role with pandas?
  • 12.39 How to become a pandas maintainer?
  • 13.50 From data scientist to open source maintainer
  • 16.02 What is polars?
  • 21.22 Can pandas and polars co-exist?
  • 24.25 Performance benchmarks
  • 26.21 The learning curve
  • 29.11 Naming anecdotes
  • 30.51 The Dataframe Consortium?
  • 40.12 Marco’s role in the consortium
  • 43.40 What’s next for polars?
  • 46.50 How to start contributing?
  • 50.56 Further reading
  • 53.33 Where people can find you online?

Resources

Show links

  continue reading

89 tập

Tất cả các tập

×
 
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