Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库。其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。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: 以原始意图编写查询。Polars 在内部会使用其...
# python=3.11.5 # polars=1.17.1 import polars as pl # polars中创建DataFrame df = pl.DataFrame( {"a": [1, 1, 2, 3, 4, 5], "b": [10, 11, 12, 13, 14, 15], "x": [0.1, 0.2, None, 0.4, 0.5, 0.6], "y": ["b", "a", "b", "b", "c", "c"] }, #schema=...
DataFrame 也可以基于 Series 创建,因为 DataFrame 本身就可以看作是多个 Series 的组合。 importpolarsaspl# 通过第二个参数 schema 指定列的类型df = pl.DataFrame( [ pl.Series("col1", [0,2], dtype=pl.Float32), pl.Series("col2", [3,7], dtype=pl.Int64), ] )print(df)""" shape: (2,...
polars源码解析——DataFrame 这篇文章将从源码视角了解polars中DataFrame的构成,然后解析其中重要的几类函数,比如select、filter、groupby。 DataFrame结构 ChunkedArray、Series、DataFrame等基础的数据结构都位于polars-core中。DataFrame的结构很简单,是一个由Series构成的二维数据结构,它可以被视为Vec上的抽象 // polars/...
假设B：Vec <_>= Dataframe [1].iter（）.map（|X射线|（x）.to_string（））.收集（）;...
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:...
pl.col('floats_as_string').cast(pl.Float64),)print(out)df = pl.DataFrame( { 'integers': [-1, 0, 2, 3, 4], 'floats': [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], 'bools': [True, False, True, False, True], })out = df.select(pl.col('integers').cast(pl.Boolean), pl.col('floats'...
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。
假设B：Vec <_>= Dataframe [1].iter（）.map（|X射线|（x）.to_string（））.收集（）;...
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/...