A Polars LazyFrame nem csak egy gyorsabb DataFrame – egy teljes lekérdezés-optimalizáló motor. Végigmegyünk a lazy execution működésén, a predicate és projection pushdownon, a streaming módon és a sink_parquet használatán valós kódpéldákkal Python 3.13-ban és Polars 1.x-ben.
A DuckDB 2026-ra a Python adatelemzés egyik alapkövévé vált a Pandas mellett. Megmutatom, hogyan futtathatsz SQL-lekérdezéseket közvetlenül Pandas DataFrame-eken, dolgozz RAM-on túli Parquet fájlokkal, és építs hibrid workflow-t, amely a DuckDB sebességét a Pandas rugalmasságával ötvözi.
Ismerd meg a scikit-learn Pipeline és ColumnTransformer használatát Pythonban. Gyakorlati útmutató kódpéldákkal az adatelőfeldolgozástól a hiperparaméter-hangolásig, cross-validation és production deploy tippekkel.
Ismerd meg a Python két legfontosabb vizualizációs könyvtárát! Matplotlib és Seaborn gyakorlati útmutató működő kódpéldákkal: vonaldiagramok, hőtérképek, boxplotok, és valós lakásár-elemzés.
Lépésről lépésre útmutató a pandas adattisztítás teljes folyamatához: hiányzó értékek pótlása, duplikátumok eltávolítása, adattípusok javítása, outlierek kezelése és Pandera validáció – működő kódpéldákkal, pandas 3.x kompatibilis.
Lépésről lépésre útmutató a Pandasról Polarsra való átálláshoz: benchmark számok, szintaxis összehasonlítás, lusta kiértékelés és gyakorlati ETL pipeline példák működő kóddal.
Fedezd fel a pandas 3.0 összes újdonságát: dedikált string típus, Copy-on-Write véglegesítése, pd.col() kifejezés-szintaxis, datetime felbontás változások, anti join támogatás és részletes migrációs útmutató a pandas 2.x-ről.