过滤(Filtering): df.filter() 分组/聚合(Group by / Aggregation): df.group_by(..).agg([..]) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pl.DataFrame( { "nrs": [1, 2, 3, None, 5], "names": ["foo", "ham", "spam", "egg", None], "random": np.random.rand(...
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:...
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...
有两种方法可以访问Polars DataFrame中的元素: 1.使用 [ ] 方括号(另称为“索引”),不建议使用。2.表达式API,包括select,with_columns,filter,group_by。 使用[ ] 方括号 # 这个方法仅限于检查某些行或列的值,或者将 DataFrame 列转换为 Series # 其他情况都请用表达式expression API df["a"] # 选择a列...
polars 整体上很像SQL语言,在数据结构上像pandas,Polars也有Dataframe和Series。 在操作数据时,Polars使用表达式(expression)和上下文(context)来实现,表达式是对数据表一部分数据进行选中和修改的方法,上下文像一个麻袋一样装着表达式。 上下文有select,with_columns,filter,group_by几种下面是它们各自的作用,数据表在文章...
过滤(Filtering): df.filter() 分组/聚合(Group by / Aggregation): df.group_by(..).agg([..]) df = pl.DataFrame( { "nrs": [1, 2, 3, None, 5], "names": ["foo", "ham", "spam", "egg", None], "random": np.random.rand(5), "groups": ["A", "A", "B", "C",...
nodes = elements_df.filter(pl.col("element") == el_id).to_numpy()[0][:4] return coords(nodes) # loop over all elements and create new dataframe # or maybe use this schema: # _tmp = {"element": [], "x": [],"y": [],"z": []} ...
在性能方面，Polars的数值filter速度要快2-5倍，而Pandas需要编写的代码更少。Pandas在处理字符串(分类特征)时速度较慢，这个我们在以前的文章中已经提到过，并且使用df.query函数在语法上更简洁，并且在大数据量的情况下会更快，这个如果有人有兴趣，我们再单独总结。分组操作 分组操作是机器学习中用于创建聚合特征的...
# 筛选 DataFrame,只保留年龄大于30的记录 df_filtered = df_polars.filter(pl.col("Age") > 30) # 打印筛选后的 DataFrame print(df_filtered) # 按 'Age' 分组并计数每个年龄组中的条目数 df_grouped = df_polars.groupby("Age").count() # 打印分组结果 print(df_grouped) 在这个例子中,具体来说...
过滤(过滤):df.filter() 分组/聚合(Group by / Aggregation):df.group_by(..).agg([..]) df = pl.DataFrame( { 'nrs': [1, 2, 3, None, 5], 'names': ['foo', 'ham', 'spam', 'egg', None], 'random': np.random.rand(5), 'groups': ['A', 'A', 'B', 'C', 'B'], ...