Las personas a menudo necesitan borrar leyendas en csv al trabajar con documentos. Desafortunadamente, pocos programas ofrecen las opciones que necesitas para completar esta tarea. Hacer algo así típicamente requiere cambiar entre un par de aplicaciones de software, lo que toma tiempo y esfuerzo. Afortunadamente, hay una solución que es aplicable para casi cualquier trabajo: DocHub.
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si usas pandas para ciencia de datos, querrás echar un vistazo a esta biblioteca. ¿Qué biblioteca exactamente? Oh, polars es una biblioteca de data frame escrita completamente en Rust, lo que significa que no necesitas saber Rust para poder usarla. Pero, ¿por qué deberías usarla? Es ridículamente rápida. ¿Qué tan rápida exactamente? Vamos a echar un vistazo. Para empezar con polars, puedes instalarlo con pip, y eso instalará la biblioteca por ti. Luego, en este caso particular, vamos a importar polars y pandas al mismo tiempo solo para compararlos y ver qué tan bien están funcionando. A continuación, podemos usar la línea de comandos 'magic time' para poder comparar cuánto tiempo tarda en cargar un data frame usando pl.read_csv y pd.read_csv, para ver cuánto tiempo tarda en cargarlo usando pandas. Si ejecutamos esas dos celdas, redoble de tambores, por favor, podemos ver que en promedio tomó 9.44 milisegundos a polars para cargar nuestro conjunto de datos y 35.5 a pandas. Esto significa que polars fue 3.8 veces más rápido que pandas.