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...
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:...
importpolarsaspl# 我们这里只有一个 sheet# 此时会返回一个字典,key 是 sheet 的名称,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_...
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。 fromdatetimeimportdatetime df = pl.DataFrame( { "integer": [1,2,3,4,5]...
Polars 是一个用于构建数据的高性能 DataFrame 库。其核心部分是用 Rust 编写的,但该库也提供了 Python 接口。其主要包括: 快速:Polars是从零开始编写的,严格与机器结合,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:以原始接口编写查询。Polars 在内部会使用其查询优...
generated_df=pd.DataFrame({'类别':np.random.choice(list('ABCDEF'),5000000),'数值':np.round(np.random.uniform(0,1000000,5000000),3)})# 分别导出为csv、parquet格式 generated_df.to_csv('./demo_data.csv',index=False)generated_df.to_parquet('./demo_data.parquet') ...
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/...
(Rate of Change)""" df: pl.DataFrame = feature.df.select( pl.col("date"), pl.col("symbol"), # ROC 公式: (当前值 - N周期前值) / N周期前值 ( (pl.col("data") - pl.col("data").shift(window).over("symbol")) / pl.col("data").shift(window).over("symbol") ).alias("...
import polars as pl df = pl.DataFrame({"Result": "1, 2, 3"}) df.select(pl.col("Result").str.split(",").cast(pl.List(pl.Float64)).entropy()).collect() 但这给出了: ComputeError: cannot cast List type (inner: 'Float64', to: 'Float64') 这里出了什么问题?python...
# 利用pandas生成示例数据文件 import numpy as np import pandas as pd generated_df = pd.DataFrame( { '类别': np.random.choice(list('ABCDEF'), 1000000), '数值': np.round(np.random.uniform(0, 1000000, 1000000), 3) } ) # 分别导出为csv、parquet格式 generated_df.to_csv('./demo_data....