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。
2、DataFrame的创建与基础操作 DataFrame是数据处理中的核心数据结构,代表二维表格数据: # Pandas中创建DataFramedf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})# Polars中创建DataFramedf=pl.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]}) 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...
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。
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") ...
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") ...
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:...
# 保存DataFrame为CSV文件start_time = time.time() df_pandas.to_csv('pandas_data.csv', index=False) print(f"Saving pandas DataFrame to CSV took: {time.time() - start_time:.2f} seconds") start_time = time.time() df_polars.write_csv('polars_data.csv') print(f"Saving polars DataFrame...