课程主页: https://www.udemy.com/course/data-engineering-with-polars-in-python/
在当今数据驱动的世界中，数据分析师和数据工程师的角色愈发重要。随着Python在数据管道中的广泛应用，很多人却发现处理大型数据集时性能不足的问题。而在这方面，Polars库的出现无疑为我们提供了一个高性能的数据处理解决方案。今天，我要为大家推荐一门非常实用的课程——《Data Analysis with Polars in Python》。
### 课程概述
这门课程非常适合以下几类学习者：
1. 有志于成为数据分析师的人，想学习数据发现的实践方法。
2. 想提高数据处理技能的初学者数据工程师。
3. 希望在数据管道中使用Polars的数据工程师。
4. 想从Pandas切换到Polars的用户。
### 为什么学习Polars？
过去十年间，Python在数据管道中的应用越来越广泛，但大多数管道在处理大型数据集时常常面临性能问题。这种限制妨碍了Python在“大数据”管理中的能力。近年来，Polars的出现打破了这一瓶颈，它通过高性能的数据结构解锁了处理大型数据集的大门。Polars利用并行处理，快速读取数据到DataFrames和Series中，且在数据处理的速度上也远超Pandas。
### 学完课程后你将能做到：
– 将CSV文件读取到Polars DataFrames中
– 直接将数据从Polars推送到数据库
– 将DataFrames导出到Excel
– 聚合复杂数据集
– 将DataFrames连接在一起
– 利用Polars的卓越处理速度
### 常见问题解答
**Q: 从Pandas切换过来难吗？**
A: 不难。基本概念是相似的。虽然两个库之间有差异，但功能上非常相似。如果你能在Pandas中完成的操作，在Polars中也能做到！
**Q: 我已经在学习Pandas，是不是在浪费时间？**
A: 绝对不是。我的第一份DataFrame接触就是使用Pandas。许多在Pandas中学到的概念帮助我理解Polars。虽然在性能上有明显差异，但学习Pandas并不会白费。
**Q: Pandas有更多库的集成，如果我切换会不会错过这些？**
A: 绝对不会。虽然Polars的集成库较少，但从Polars DataFrame转换到Pandas DataFrame非常简单。Polars提供了一个功能来实现两者之间的转换，这样可以获得Polars的性能，同时享受Pandas的集成。其他库也开始与Polars建立集成，这种情况可能会有所改变。
**Q: 哪种熊最好？**
A: 这是一个见仁见智的问题。Pandas和Polars确实是竞争的DataFrame库，最终的答案还需你自己去判断！
### 总结
总的来说，《Data Analysis with Polars in Python》是一门非常值得学习的课程，特别是对于那些希望提高数据处理能力和性能的学习者。如果你在寻找一种更高效的数据分析工具，Polars无疑是一个值得考虑的选择。让我们一起踏上Polars的学习之旅吧！
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