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...
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...
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Panda…
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...
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...
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...
Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。Polars Polars 是一个 Rust 和 Python 中的快速多线程 ...
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： ...