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来自专栏JAVAandPython君
谁是Python/R/Julia数据处理工具库中的最强武器？
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器 Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具 DataFrames.jl
2.1K40发布于 2021-08-27
来自专栏深度学习与python
Julia 生产环境就绪了吗？我们跟项目维护者聊了聊
作者｜ Sergio De Simone 译者｜张卫滨 JuliaCon 2020 刚刚结束，华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了就提交的数量而言，我在 Julia 语言的贡献者中排名前 5%，是 Julia 数据生态系统的重要贡献者，尤其值得一提的是，我还是 DataFrames.jl 的核心维护者。例如，作为DataFrames.jl的维护者，我可以告诉你，最近大多数的 PR 都是文档相关的。但是，在这里我不会低估 Julia 社区。同时，作为 DataFrames.jl 的维护者，我注意到了这样一种转变，那就是从来没有参与过包“核心”开发的人正在提出 issue/ 提交 PR，并在社交媒体上讨论相关的功能。
1.3K30发布于 2020-09-28
来自专栏TASKCTL技术交流讨论
开发ETL为什么很多人用R不用Python
Python用到了:(py)datatable, pandas, dask, cuDF（moding.pandas在下文作者亲自测试了下）; R: data.table, dplyr; julia: DataFrames.jl
2.2K30发布于 2020-07-13

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