(Она даже может обойти GPU-библиотеки для работы с DataFrame)
Хотя Pandas — самая популярная библиотека для работы с DataFrame, у нее есть серьезные ограничения:
🟢Pandas использует только одно ядро CPU.
🟢Часто создает громоздкие DataFrame.
🟢Жадное (немедленное) выполнение мешает глобальной оптимизации.
Представляем FireDucksDev — высокооптимизированную замену Pandas, которую можно использовать без изменений кода.
Просто замените одну строку:
import fireducks.pandas as pd
☑ И все готово!
В видео ниже FireDucks сравнивается с cuDF (библиотека DataFrame для GPU).
В этом тесте FireDucks оказался даже быстрее, чем cuDF.
⏩ ссылка на Google Colab с тестами
👉 @PythonPortal | #ресурсы