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...
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。 from datetime import datetime df = pl.DataFrame( { "integer": [1, 2, 3...
You can get an idea of how Polars performs compared to other dataframe librarieshere. As you can see, Polars is between 10 and 100 times as fast as pandas for common operations and is actually one of the fastest DataFrame libraries overall. Moreover, it can handle larger datasets than panda...
两个字:性能。 Polars 从一开始就速度极快,执行常见运算的速度是 pandas 的 5 到 10 倍。 另外,Polars 运算的内存需求明显小于 pandas:pandas 需要数据集大小的 5 到 10 倍左右的 RAM 来执行运算,而 Polars 需要 2 到 4 倍。 您可以在这里了解 Polars 与其他 DataFrame 库的性能对比。 对于常见运算,Polar...
polars 转为pandas importpandasaspdimportpolarsasplpl=pl.read_excel(r"D:\data\yy.xlsx")#需要加.T进行转置,否者会把index变为列名df=pd.DataFrame(pl).T 但是用不能官网里的以下代码,会报错 'pyarrow' is required when using to_pandas()。估计包版本的问题。
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...
df.to_pandas() 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 ...
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 复制 df[:10]#访问前十行。 列可以通过名称直接引用。 代码语言:javascript 复制 df['name']#找到'name'列 ...
If you want to convert your Polars DataFrame back to pandas or NumPy, then you can do the following: Python >>> polars_data.to_pandas() A B 0 1 6 1 2 7 2 3 8 3 4 9 4 5 10 >>> polars_data.to_numpy() array([[ 1, 6], [ 2, 7], [ 3, 8], [ 4, 9], [ 5,...