📌 Siuba and duckdb: Analyzing Everything Everywhere All at Once - posit::conf(2023) - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Siuba and duckdb: Analyzing Everything Everywhere All at Once - posit::conf(2023) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Siuba and duckdb: Analyzing Everything Everywhere All at Once - posit::conf(2023) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Siuba and duckdb: Analyzing Everything Everywhere All at Once - posit::conf(2023) в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Siuba and duckdb: Analyzing Everything Everywhere All at Once - posit::conf(2023)

Presented by Michael Chow Every data analysis in Python starts with a big fork in the road: which DataFrame library should I use? The DataFrame Decision locks you into different methods, with subtly different behavior:: different table methods (e.g. polars `.with_columns()` vs pandas `.assign()`) different column methods (e.g. polars `.map_dict()` vs pandas `.map()`) In this talk, I'll discuss how siuba (a dplyr port to python) combines with duckdb (a crazy powerful sql engine) to provide a unified, dplyr-like interface for analyzing a wide range of data sources‚ whether pandas and polars DataFrames, parquet files in a cloud bucket, or pins on Posit Connect. Finally, I'll discuss recent experiments to more tightly integrate siuba and duckdb. Presented at Posit Conference, between Sept 19-20 2023, Learn more at posit.co/conference. -------------------------- Talk Track: Databases for data science with duckdb and dbt. Session Code: TALK-1101

Comments