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(...
value 是对应的 DataFramedf_dict = pl.read_excel("girl.xlsx", sheet_id=[1])print(df_dict.__class__)# <class 'dict'># 每个 sheet 都有一个名称,默认是 "Sheet1", "Sheet2", "Sheet3", ...print(df_dict["Sheet1"])"""
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:...
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...
.filter(pl.col('age') > 5) .group_by('sex') .agg(pl.col('chol').mean()))df = q.collect(streaming=True)print(df) 表达式 基本运算符 df = pl.DataFrame( { 'nrs': [1, 2, 3, None, 5], 'names': ['foo', 'ham', 'spam', 'egg', None], 'random': np.random.rand(5)...
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",...
在成功将数据加载到 Polars DataFrame 后,我们可以利用 Polars 提供的强大数据处理功能。以下是一些常见的数据处理操作示例: 1. 数据过滤 # 筛选某一列中值大于特定值的行filtered_df=df.filter(pl.col('your_column_name')>100)print(filtered_df)
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。
这里的DataFrame创建展示了两个框架的基本语法相似性。两者都支持通过字典构造数据,其中键作为列名,值作为列数据。 3、数据导入操作 数据导入是数据分析的第一步,两个框架都提供了高效的数据读取接口: # Pandas读取CSV df=pd.read_csv('data.csv') # Polars读取CSV ...