在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT,还可以定义自定义函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from datetime import datetime df = pl.DataFrame( { "integer": [1, 2, 3, 4, 5], "date": [ datetime(2022, 1, 1...
Polars 是一个用于构建数据的高性能 DataFrame 库。其核心部分是用 Rust 编写的,但该库也提供了 Python 接口。其主要包括: 快速:Polars是从零开始编写的,严格与机器结合,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:以原始接口编写查询。Polars 在内部会使用其查询优...
value 是对应的 DataFramedf_dict = pl.read_excel("girl.xlsx", sheet_id=[1])print(df_dict.__class__)# <class 'dict'># 每个 sheet 都有一个名称,默认是 "Sheet1", "Sheet2", "Sheet3", ...print(df_dict["Sheet1"])"""
DataFrame 是一个二维数据结构,由一个或多个 Series 支持,可以看作是对一系列(例如列表)Series的抽象。在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT,还可以定义自定义函数。 fromdatetimeimportdatetime df = pl.DataF...
Polars 是一个用于操作结构化数据的高性能 DataFrame 库,堪称是最具潜力替代 Pandas 的包。其核心部分采用 Rust 编写,同时也提供了 Python 接口。主要特点包括:速度飞快:Polars 从无到有精心编写,与机器紧密结合,没有外部依赖。出色的 I/O 支持:为所有常见的数据存储层(包括本地、云存储和数据库)提供顶级支持。
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。
由于我是dataframe I的新手,所以这样做是为了澄清我的观点,但我知道这是任何人都能写的最糟糕的DataFrame代码: def coords(nodes: list): # get nodes coordinates for a node list return ( nodes_df.filter(pl.col("node").is_in(nodes)) .select((pl.col(("x", "y", "z"))) ....
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。当然pandas目前作为Python数据分析的核心工具来说还是最强的,完全值得我们深入学习。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/...
Folds 操作 当遇到比较复杂的列之间的操作时, 可以使用fold表达式来完成. 例如: df=pl.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[10,20,30],})out=df.select(pl.fold(acc=pl.lit(0),f=lambdaacc,x:acc+x,exprs=pl.col("*")).alias("sum"),)print(out) ...
from jieba import lcut import polars as pl # 加载词汇表 voc = pd.read_pickle("voc_26B.pkl") pd_list = ["<|词表开始|>", "<|序列开始|>", ...] # 添加特殊标记 voc = pd.DataFrame({"voc": pd_list + voc["voc"].values.tolist(), "voc_id": list(range(len(pd_list) + len...