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。
df.describe()中的特征可以传递给Pandas,以便更好地显示与。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.description().to_pandas() ◆访问表元素 Polars可以通过与pandas.DataFrame.iloc函数类似的行索引直接访问表的行,如下所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df[:10]#访问...
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。 易于使用: 以...
这可以将polar的DF转换成pandas的DF。 最后我们整理一个简单的表格: 数据的查询过滤 我们的日常工作中,数据的查询是最重要,也是用的最多的,所以在这里我们再整理下查询过滤的操作。 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...
相比之下,Pandas 中更复杂的运算通常需要作为 lambda 表达式传递给 apply 方法。 apply 方法的问题是它循环遍历 DataFrame 的行,对每一行按顺序执行运算,这样效率很低,而 Polars 能够让你在列级别上通过 SIMD 实现并行。 以上就是 Polars 的优先,下面我们来安装它,直接 pip install polars 即可。当然啦, Polars ...
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 to CSV took: {time.time() - start_time:.2f} seconds"...
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。 代码实现与解释 import pandas as pd import numpy as np ...
Polars 是一个专为速度而设计的 DataFrame 库。与 Pandas 等基于 Python 的传统库不同，Polars 是用 Rust 构建的，使其能够高效处理大型数据集。Polars 采用急切执行模型，通过立即执行操作而不是等待延迟计算来提供快速结果。这使得 Polars 对于实时分析和时间敏感型数据处理特别有用。Polars 的主要功能：速度： ...
import dask.dataframe as ddfrom dask.distributed import Clientimport timedef extraction(): path1 = "yellow_tripdata/yellow_tripdata_2014-01.parquet" df_trips = dd.read_parquet(path1) path2 = "taxi+_zone_lookup.parquet" df_zone = dd.read_parquet(path2) return df_trips, ...
直观的 API:Polars 拥有熟悉的 DataFrame 界面,让 pandas 用户轻松过渡。其富有表现力的语法允许清晰简洁的数据操作,提高代码的可读性。 无缝集成:Polars 与 NumPy 和 PyArrow 等流行的 Python 数据科学库顺利集成。这促进了有凝聚力的工作流程,并扩大了您可以使用的工具范围。