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",
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', '...
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"...
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/polars-core/src/frame/mod....
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:...
本文详细介绍了 Polars 中 DataFrame(DF)的概念及其操作,包括筛选、数学运算和聚合函数等。Polars 提供了“急切”和“惰性”两种执行模式,后者通过延迟计算实现性能优化。启用 GPU 加速后,只需指定 GPU 作为执行引擎即可大幅提升处理速度。实验表明,GPU 加速比 CPU 上的懒惰执行快 74.78%,比急切执行快 77.38%。
(num_cols)} # 定义一个适用于 lazy 和 eager DataFrame 的函数 def apply_transformations(df): df = df.filter(pl.col("col_0") > 0) # 筛选 col_0 大于 0 的行 df = df.with_columns((pl.col("col_1") * 2).alias("col_1_double")) # 将 col_1 乘以 2 df = df.group_by("col...
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...
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。
Polars取消了DataFrame中的索引(index)。消除索引让Polar可以更容易地操作数据。(Pandas中的DataFrame的索引很鸡肋); Polars数据底层用Apache Arrow数组表示,而Pandas数据背后用NumPy数组表示。Apache Arrow在加载速度、内存占用和计算效率上都更加高效。 Polars比Pandas支持更多并行操作。因为Polars是用Rust写的,因此可以无畏...