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Pa
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。
此外,我们还将讨论为何选择Polars作为替代方案,以及它在性能上的优势。 数据概况 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...
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...
Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是Pandas的强大替代品。由于Polars是从零开始用Rust编写的,它紧密结合了机器,没有外部依赖,这使得它在处理数据时具有出色的性能。Polars提供了与Pandas相似的API,使得从Pandas迁移到Polars变得相对容易。下面我们将介绍Polars的主要特点、优势以及如何将其用于实际...
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. ...
Pandas 和 Polars 的实现乍一看有很大不同,但经验丰富的 Pythonista 应该可以轻松地在两者之间进行切换: # PANDASdf_pd_italy=pd.read_csv("data.csv")df_pd_italy["date"]=pd.to_datetime(df_pd_italy["date"])df_pd_italy=df_pd_italy[df_pd_italy["location"]=="Italy"]df_pd_italy=df_pd_ita...
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 整体上很像SQL语言,在数据结构上像pandas,Polars也有Dataframe和Series。 在操作数据时,Polars使用表达式(expression)和上下文(context)来实现,表达式是对数据表一部分数据进行选中和修改的方法,上下文像一个麻袋一样装着表达式。 上下文有select,with_columns,filter,group_by几种下面是它们各自的作用,数据表在文章...