Effiziente Datenverarbeitung in Python: Polars & DuckDB im Einsatz

In einem aktuellen Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Python moderne DataFrames handhaben können, ohne dass Ihr Workflow langsamer wird. Der Beitrag zeigt praxisnah, wie man große Datensätze effizient verarbeitet und dabei die Performance erhält.

Der Autor demonstriert die Kombination aus Polars, einem schnellen DataFrame-Framework, und DuckDB, einer eingebetteten SQL-Datenbank. Durch diese Synergie lassen sich Datenmengen in Echtzeit laden, transformieren und abfragen, ohne dass die Rechenleistung überlastet wird.

Mit Schritt‑für‑Schritt‑Anleitungen und konkreten Codebeispielen lernen Sie, Daten effizient zu laden, zu bearbeiten und abzufragen – ideal für datenintensive Projekte, die Skalierbarkeit und Geschwindigkeit erfordern.