Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.

用于处理超出内存大小的pandas/NumPy工作流的分布式计算。当您需要将现有的pandas/NumPy代码扩展到超出内存范围或跨集群运行时使用。最适合并行文件处理、分布式机器学习以及与现有pandas代码的集成。若需在单机上进行外存分析，请使用vaex；若需内存内高速运算，请使用polars。