★ 158 · 更新于 2026-10-03
使用 Polars 通过表达式转换、惰性求值、并行执行和 Apache Arrow 处理内存中数据集。
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★ 158 · 更新于 2026-10-03
使用 Polars 通过表达式转换、惰性求值、并行执行和 Apache Arrow 处理内存中数据集。
★ 0 · 更新于 2026-09-22
提供使用 Polars 进行数据操作、惰性查询优化、文件读写及 Pandas 迁移模式的能力。
★ 0 · 更新于 2026-09-17
使用 Hypothesis 策略自动生成测试用例，查找并缩小最小失败示例，验证程序不变性。
★ 124 · 更新于 2026-09-17
自动生成测试数据，将失败示例缩减至最小复现用例，并验证 Python 和 Polars 代码的不变性。
★ 0 · 更新于 2026-09-16
使用 Polars 和 Faker 生成包含注入异常、目录条目及用户种子的可复现合成金融数据孤岛。
★ 6 · 更新于 2026-09-09
Polars 是一个内存 DataFrame 库，提供基于表达式的数据转换、惰性查询优化以及多格式文件读写能力。
★ 19 · 更新于 2026-05-11
使用 StatsForecast 和 Polars 执行单变量时间序列预测管道，包含交叉验证、集成模型和格式化输出。