Não sou da área, apenas um Sr de 52 anos TENTANDO se aventurar a aprender Python, mas vi um outro vídeo exatamente comparando desempenho de várias funções, nos moldes desse último teste, comparando Polars, Numpy e Pandas e em várias funções o Pandas superou a Polars, o resultado final foi um empate técnico no desempenho, pois em várias funções o Pandas foi bem mais rápido q a Polars
@@gehhard nunca é tarde demais pra começar 😃 e sim, o pandas também é muito mais robusto, eu quando fui utilizar o polars para meu trabalho, tinha muitas funções que ainda não existiam, por exemplo conectar com o SQL (talvez já tenham criado). Então no geral da um empate mesmo 😃 bom ponto!
Análise rápida aqui: me parece que no POLARS voce escreve mais e tem um resultado mais rapido. No pandas voce escreve BEM MENOS, mas o resultado nao é processado na mesma velocidade do POLARS. Lembra a escala CAP de banco de dados: o que voce quer agora? Consistência e velocidade ou consistência e particionamento? hahaha valeu!
Perfeita análise e analogia Vitor hahaha é exatamente isso, por experiência própria, todas os processos de ETL em que trabalhei com o Polars, escrevi muuuuito mais, porém consegui otimizar muito o tempo tbm, o mesmo código no pandas levava 10 min pra rodar inteiro e no polars questão de 40 segundos. É um trade off haha 😃
![Introdução ao Pandas no Python - [SAIA DO ZERO EM 1 AULA]](http://i.ytimg.com/vi/C0aj3FjN5e0/mqdefault.jpg)
![Introdução ao Pandas no Python - [SAIA DO ZERO EM 1 AULA]](/img/tr.png)
E aí galera, qual urso é o favorito de vocês, panda ou polar? Hehe
Nenhum dos dois, pra mim o melhor é você!!!!!
Parabéns! Ótima aula!
Muito obrigado Fábio 😃 abraço!
Ótimo vídeo, Raul!
Valeu pelo feedback Emanuel 😃
Feliz que gostou!
Muito obrigado
De nada Wilson 😃 fico feliz por ter assistido e gostado! Abraço
Não sou da área, apenas um Sr de 52 anos TENTANDO se aventurar a aprender Python, mas vi um outro vídeo exatamente comparando desempenho de várias funções, nos moldes desse último teste, comparando Polars, Numpy e Pandas e em várias funções o Pandas superou a Polars, o resultado final foi um empate técnico no desempenho, pois em várias funções o Pandas foi bem mais rápido q a Polars
@@gehhard nunca é tarde demais pra começar 😃 e sim, o pandas também é muito mais robusto, eu quando fui utilizar o polars para meu trabalho, tinha muitas funções que ainda não existiam, por exemplo conectar com o SQL (talvez já tenham criado). Então no geral da um empate mesmo 😃 bom ponto!
Show! Obrigado pelo vídeo.
Valeu Eduardo 😃 feliz que gostou! Abraço
Top fera, obrigado pelo video!
Valeu pelo feedback Danilo, feliz que gostou! Um abraço 😃
Bom dia.
Amei o video.
Muito agradecido.
Bom dia Nilton 😃 fico feliz com o comentário e agradeço por ter assistido. Abraço!
Quando possível lança um vídeo de como configurar o sistema Intellisense do Jupyter Lab é ruim em relação ao jupyter notebbok.
Claro Romildo, obrigado pelo input, vou colocar na lista 😃
Análise rápida aqui: me parece que no POLARS voce escreve mais e tem um resultado mais rapido. No pandas voce escreve BEM MENOS, mas o resultado nao é processado na mesma velocidade do POLARS.
Lembra a escala CAP de banco de dados: o que voce quer agora? Consistência e velocidade ou consistência e particionamento? hahaha valeu!
Perfeita análise e analogia Vitor hahaha é exatamente isso, por experiência própria, todas os processos de ETL em que trabalhei com o Polars, escrevi muuuuito mais, porém consegui otimizar muito o tempo tbm, o mesmo código no pandas levava 10 min pra rodar inteiro e no polars questão de 40 segundos. É um trade off haha 😃
Opa!
Muito bom, me inscrevi no canal, me inscrevi também no instagram, mas lá deu erro nos envios de mensagem!
Fale Weime 😃 feliz pela inscrição e que gostou!! Já te segui de volta e vou tentar mandar msg lá
Abraço !!