5 leichte Alternativen zu Pandas, die Sie ausprobieren sollten
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Entdecken Sie fünf kostenlose Python-Bibliotheken, die Datenanalyse, -filterung und -verarbeitung schneller und ressourcenschonender ermöglichen als Pandas.
1. Dask – verteilt die Arbeit auf mehrere Kerne und kann große Datenmengen in verteilten Umgebungen verarbeiten.
2. Modin – bietet eine drop‑in‑Ersetzung für Pandas und nutzt Parallelisierung, um Operationen zu beschleunigen.
3. Polars – nutzt Rust für hohe Geschwindigkeit und niedrigen Speicherverbrauch, ideal für schnelle DataFrames.
4. Vaex – arbeitet mit out‑of‑core‑Daten und ermöglicht schnelle Aggregationen ohne das gesamte Dataset in den RAM zu laden.
5. PySpark – nutzt die Spark‑Engine für verteilte Datenverarbeitung und ist besonders bei sehr großen Datensätzen effizient.
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