DataFrame结构 ChunkedArray、Series、DataFrame等基础的数据结构都位于polars-core中。DataFrame的结构很简单,是一个由Series构成的二维数据结构,它可以被视为Vec上的抽象 // polars/polars-core/src/frame/mod.rspubstructDataFrame{pub(crate)columns:Vec<Series>,} 因为使用Vec容器,所以Vec的很多性质都可以直接使用,...
create_df.py import polars as pl data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pl.DataFrame(data) print(df) The pl.DataFrame function creates a DataFrame from a dictionary. This is the ...
我正在使用 Python Polars 库在 DataFrame 上进行数据操作,并且我正在尝试更改单个列的位置。我想将特定列移动到不同的索引,同时将其他列保留在各自的位置。 一种方法是使用 select,但这需要为我不想做的所有列给出完整的顺序。 import polars as pl # Create a simple DataFrame data = { 'A': [1, 2, ...
df = pl.DataFrame(data) print(df) Thedatetimemodule is used to create datetime objects. These are stored in a Polars DataFrame for further analysis. Filtering by Date This example demonstrates filtering rows based on a specific date. filter_by_date.py import polars as pl from datetime import ...
I compared pandas vs polars vs polars but instead of accessing the df i turned it into a dict and used that import random import timeit import pandas as pd import polars as pl # Create a DataFrame with 50,000 columns and 1 row num_cols = 50_000 data = {f"col_{i}": [random.rand...
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...
Checks I have checked that this issue has not already been reported. I have confirmed this bug exists on the latest version of Polars. Reproducible example import polars as pl import polars.selectors as cs # Create a DataFrame df1 = pl.D...
图片来自Midjourney 比Pandas更快的DataFrame库现在来了,它的名字叫做Polars! Polars是一个使用Rust编写并使用Arrow作为基础的库。这个库在处理大型数据集时比Pandas更快。 虽然Polar是用Rust编写的,但你不需要了解Rust就能使用它,因为有一个Python包可以帮助你入门。实
其中,nodes_df有一个"node"列来表示节点id,x,y,z是节点坐标。elements_df有一个“元素”列作为id,N_<int[1:n]>列作为其节点id。首先,考虑到dataframe的性能和易用性,我不知道这个模式比在一列中有一个节点列表的单列好还是坏,我没有问题更改这个模式。
You first create a DataFrame with columns A and B. You then write the data to CSV, JSON, and Parquet files in the working path of your Python instance. These files are now ready for you to share and read, and Polars makes this quite straightforward:...