csv puede no ser siempre lo mejor con lo que trabajar. A pesar de que hay muchas herramientas de edición disponibles en el mercado, no todas proporcionan una herramienta simple. Desarrollamos DocHub para hacer que la edición sea sin esfuerzo, sin importar el formato del documento. Con DocHub, puedes eliminar rápidamente y fácilmente la leyenda en csv. Además, DocHub ofrece una variedad de herramientas adicionales que incluyen creación de documentos, automatización y gestión, herramientas de firma electrónica compatibles con el campo, e integraciones.
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probablemente has oído hablar de pandas para ciencia de datos, pero ¿has oído hablar de polars? al igual que pandas, polars tiene marcos de datos en series, pero fue diseñado para velocidad desde cero en Rust. pero, ¿realmente podría ser tan mucho más rápido? usemos pandas para leer un enorme conjunto de datos con más de 6 millones de filas de datos de vuelos. luego, hagamos algunas agregaciones de grupo y encontremos el retraso promedio de salida y llegada. aquí está el resultado y parece que se ha ejecutado bastante rápido, pero vamos a cronometrarlo, lo que lo ejecutará unas cuantas veces y nos mostrará el promedio. podemos ver que toma alrededor de 2.8 segundos para que este código se ejecute. imprimamos las primeras cinco filas de los resultados y tratemos de codificar esto en polars. puedes ver que la sintaxis es ligeramente diferente a la de pandas, pero si miramos nuestros resultados agregados, deberían ser idénticos a lo que teníamos en pandas. pongámoslo a prueba cronometrándolo y es cuatro veces más rápido que pandas.