If anyone is looking at using #polars for dataframes in #rust , having done it myself for a few months at work, here are my thoughts:

1. It works and it's fast. I'd use it again.
2. The /rust-specific/ documentation is really barebones. However, the python docs are good, so you can read those and the translation isn't too bad. However, this is definitely the largest pain point.

If anyone has any questions about using the crate, feel free to ask and I'll answer if I can!

wow, #polars is good - just read-from-url filter/select/unique super straightforward

#python

Struggling with slow GIS processing? Tony Albanese's article demonstrates a lightning-fast method for generating transects using #Geopandas and #Polars, reducing processing time from days to seconds.

https://towardsdatascience.com/harnessing-polars-and-geopandas-to-generate-millions-of-transects-in-seconds-d37b176a0b57/

AWS LambdaでDuckDBとAWS Data Wrangler、Polarsの処理性能を比較してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/comparing-csv-to-parquet-conversion-speed-in-aws-lambda/

#dev_classmethod #AWS_Lambda #awswrangler #DuckDB #Polars #AWS_CDK

Polars для обработки JSON и Parquet

Привет, Хабр! Сегодня рассмотрим тему обработки временных рядов с помощью Polars. Начну с того, что в Pandas для агрегации временных рядов принято использовать метод resample() . Он удобен и привычен, но имеет свои ограничения по производительности и гибкости. Polars, в свою очередь, имеет метод groupby_dynamic() , который позволяет группировать данные по динамическим временным интервалам.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/892812/

#polars #временные_ряды #обработка_временных_рядов #аналитика

Polars vs. pandas – Python のデータフレームライブラリを徹底比較
#Python #Pycharm #Datascience #Pandas #Polars

https://blog.jetbrains.com/pycharm/2025/02/polars-vs-pandas

Do I know any #Polars contributor or maintainer? I would love to help with that bug/exploration, but I am not sure where to start!

https://github.com/pola-rs/polars/issues/21851 #Python #Rust