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...
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...
我有一个大的polars dataframe,我想写入外部数据库(sqlite)我该怎么做? 在pandas中,您有to_sql()函数,但我在polar中找不到任何等价的函数发布于 1 年前 ✅ 最佳回答: Polars不提供将数据插入数据库的实用程序。 我可以想到你的选择是: to_pandas().to_sql(...) DIY a.像这样从df.rows()生成insert语...
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是一个用于数据处理和分析的DataFrame库,可作为pandas的替代品,特别适用于处理大规模数据集和需要快速执行的任务。根据测试结果,Polars在不同操作中相较于Pandas表现出显著的速度优势。比如,相对于Pandas读取CSV数据的平均时间,Polars的读取速度提高了99%。在选择数据方面,Polars平均速度提高了约40%。对于过滤数据操...
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"...
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Polars 中,您可以轻松地为 DataFrame 添加新列。 示例代码:添加列 import polars as pl # 创建一个示例 DataFrame df = pl.DataFrame({ "a": [1, 2, 3], "b": ["foo", "bar", "baz"] }) # 添加新列 "c",值为 "p", "q", "r" ...
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 ...
train_pd=pd.read_parquet('./train.parquet') #Pandas dataframetrain_pl=pl.read_parquet('./train.parquet') #Polars dataframe可以看到Polars和Pandas 2.0在速度方面表现相似（因为都是arrow）但是Pandas(使用Numpy后端)需要两倍的时间来完成这个任务（这可能是因为有类型转换的原因，因为最终要把类型转成np的...