Artwork

Treść dostarczona przez Michael Kennedy. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Michael Kennedy lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

#480: Ahoy, Narwhals are bridging the data science APIs

59:15
 
Udostępnij
 

Manage episode 444418562 series 1422209
Treść dostarczona przez Michael Kennedy. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Michael Kennedy lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
If you work in data science, you definitely know about data frame libraries. Pandas is certainly the most popular, but there are others such as cuDF, Modin, Polars, Dask, and more. They are all similar but definitely not the same APIs and Polars is quite different. But here's the problem. If you want to write a library that is for users of more than one of these data frame frameworks, how do you do that? Or if you want to leave open the possibility of changing yours after the app is built, same problem. That's the problem that Narwhals solves. We have Marco Gorelli on the show to tell us all about it.
Episode sponsors
WorkOS
Talk Python Courses
Links from the show
Marco Gorelli: @marcogorelli
Marco on LinkedIn: linkedin.com
Narwhals: github.io
Narwhals on Github: github.com
DuckDB: duckdb.org
Ibis: ibis-project.org
modin: readthedocs.io
Pandas and Beyond with Wes McKinney: talkpython.fm
Polars: A Lightning-fast DataFrame for Python: talkpython.fm
Polars: pola.rs
Pandas: pandas.pydata.org
Watch this episode on YouTube: youtube.com
Episode transcripts: talkpython.fm
--- Stay in touch with us ---
Subscribe to us on YouTube: youtube.com
Follow Talk Python on Mastodon: talkpython
Follow Michael on Mastodon: mkennedy
  continue reading

681 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 444418562 series 1422209
Treść dostarczona przez Michael Kennedy. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Michael Kennedy lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
If you work in data science, you definitely know about data frame libraries. Pandas is certainly the most popular, but there are others such as cuDF, Modin, Polars, Dask, and more. They are all similar but definitely not the same APIs and Polars is quite different. But here's the problem. If you want to write a library that is for users of more than one of these data frame frameworks, how do you do that? Or if you want to leave open the possibility of changing yours after the app is built, same problem. That's the problem that Narwhals solves. We have Marco Gorelli on the show to tell us all about it.
Episode sponsors
WorkOS
Talk Python Courses
Links from the show
Marco Gorelli: @marcogorelli
Marco on LinkedIn: linkedin.com
Narwhals: github.io
Narwhals on Github: github.com
DuckDB: duckdb.org
Ibis: ibis-project.org
modin: readthedocs.io
Pandas and Beyond with Wes McKinney: talkpython.fm
Polars: A Lightning-fast DataFrame for Python: talkpython.fm
Polars: pola.rs
Pandas: pandas.pydata.org
Watch this episode on YouTube: youtube.com
Episode transcripts: talkpython.fm
--- Stay in touch with us ---
Subscribe to us on YouTube: youtube.com
Follow Talk Python on Mastodon: talkpython
Follow Michael on Mastodon: mkennedy
  continue reading

681 odcinków

Wszystkie odcinki

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi