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。
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...
首先创建一个要处理的DataFrame。 # pandas import pandas as pd # read csv df_pd = pd.read_csv("datasets/sales_data_with_stores.csv") # display the first 5 rows df_pd.head() # polars import polars as pl # read_csv df_pl = pl.read_csv("datasets/sales_data_with_stores.csv") ...
这里的DataFrame创建展示了两个框架的基本语法相似性。两者都支持通过字典构造数据,其中键作为列名,值作为列数据。 3、数据导入操作 数据导入是数据分析的第一步,两个框架都提供了高效的数据读取接口: # Pandas读取CSVdf=pd.read_csv('data.csv')# Polars读取CSVdf=pl.read_csv('data.csv') ...
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. ...
【Python基础】最强 Pandas 平替 -- Polars 来源:Python 编程时光 阅读本文大概需要 9 分钟。 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:...
构建DataFrame的一个常见方法是通过读取CSV(逗号分隔的值)文件,如该图所示: pd.read_csv()函数是一个完全自动化的、可以疯狂定制的工具。如果你只想学习关于Pandas的一件事,那就学习使用read_csv。 下面是一个解析非标准CSV文件的例子: 并简要介绍了一些参数: ...