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(...
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%。
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",...
range(num_cols)} # 定义适用于 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...
data = {f"col_{i}": np.random.randn(num_rows) for i in range(num_cols)} # 定义适用于 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("...
s=pl.date_range(start,stop,interval="2d",eager=True) print(s.dt.day) 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。
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": []} ...
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'], ...
Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以用来进行数据清洗和格式转换、数据分析和统计、数据可视化、数据读取和存储、数据合并和拼接等等,相当于Rust版本的Pandas库。 Polars读写数据支持如下: 常见数据文件:csv、parquet(不支持xlsx、json文件) ...
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",...