首先,确保你已经安装了Pandas和Polars库。如果还没有安装,可以使用pip install pandas polars命令进行安装。然后,在代码中导入这两个库。 python import pandas as pd import polars as pl 读取或创建一个Pandas DataFrame: 你可以从文件、数据库或其他数据源读取数据来创建一个Pandas DataFrame,或者直接在代码中创建...
Polars是一个用于Rust和Python的DataFrame库。Polars利用机器上所有可用的内核，而pandas使用单个CPU内核来执行操作。Polars比pandas相对轻量级，没有依赖关系，这使得导入Polars的速度更快。导入Polars只需要70毫秒，而导入pandas需要520毫秒。Polars进行查询优化减少了不必要的内存分配。它还能够以流方式部分或全部地处理查询。
我们以前的两篇文章来测试Pandas 1.5.3、polar和Pandas 2.0.0之间的性能了,Polars 正好可以解决大数据量是处理的问题,所以本文将介绍如何将日常的数据ETL和查询过滤的Pandas转换成polars。 Polars的优势 Polars是一个用于Rust和Python的DataFrame库。 Polars利用机器上所有可用的内核,而pandas使用单个CPU内核来执行操作。
首先创建一个要处理的DataFrame。 # pandasimportpandasaspd# read csvdf_pd = pd.read_csv("datasets/sales_data_with_stores.csv")# display the first 5 rowsdf_pd.head() # polarsimportpolarsaspl# read_csvdf_pl = pl.read_csv("datasets/sales_data_with_stores.csv")# display the first 5 rows...
在这个示例中,我们的数据集是一个包含词汇及其对应ID的pandas DataFrame,这个DataFrame是从一个pickle文件加载而来的。我们首先将一些特殊标记添加到词汇表中,然后将其转换为Polars DataFrame进行进一步处理。 数据清洗和处理步骤 加载并准备词汇表: voc = pd.read_pickle("voc_26B.pkl") ...
超强Pandas 平替 -- Polars Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括: 快速: Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。
Polars 的方式更为简洁,且避免了修改原始 DataFrame。 3. 筛选 Pandas df.loc[(df['sqft_living'] > 2500) & (df['price'] < 300000)] 1. Polars df.filter( (pl.col("m2_living") > 2500) & (pl.col("price") < 300000) ) 1. ...
Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括: 快速: Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。 I/O: 对所有常见数据存储层提供一流支持:本地、云存储和数据库。 易于使用: 以...
train_pd=pd.read_parquet('./train.parquet') #Pandas dataframetrain_pl=pl.read_parquet('./train.parquet') #Polars dataframe可以看到Polars和Pandas 2.0在速度方面表现相似（因为都是arrow）但是Pandas(使用Numpy后端)需要两倍的时间来完成这个任务（这可能是因为有类型转换的原因，因为最终要把类型转成np的...
如果表达式是 Eager 执行,则会多余地对整个 DataFrame 执行 groupby 运算,然后按 Category 筛选。 通过惰性执行,DataFrame 会先经过筛选,并仅对所需数据执行 groupby。 4)表达性 API 最后,Polars 拥有一个极具表达性的 API,基本上你想执行的任何运算都可以用 Polars 方法表达。 相比之下,Pandas 中更复杂的运算通...