read_csv(source="path.csv", encoding="utf8", null_values="null") df = pl.read_parquet() # 在大数据场景存储和处理方面有优势 # 惰性读取 # 延迟了对文件的实际解析,并返回一个延迟计算的容器LazyFrame lazy_df = pl.scan_csv("path.csv") lazy_df = pl.scan_parquet("path.parquet") # ...
设置infer_schema_length=0为polars，在阅读csv时使用string作为默认类型：
"id"],但字段顺序是由 CSV 决定的# 在 CSV 里面 id 在 length 的前面,所以选择之后,在 DataFrame 里面 id 依旧在 length 的前面# 那么重命名为 ["LENGTH", "ID"] 就会出问题df2 = pl.read_csv("girl.csv", columns=["length","id"], new_columns=["LENGTH","ID"])print(df2)""" ...
如果你想把所有的列都读成str（在polars中是pl.Utf8），设置infer_schema_length=0为polars，在阅读c...
print(df.dtypes) 1. 2. 空行数 # 空行数 print(df.null_count()) 1. 2. 过滤 # 过滤 print(df.filter(pl.col("index") == 1153)) 1. 2. 保存CSV df.write_csv("1.csv") 1. LazyFrame 使用Lazy接口可以优化查询,超过内存的数据量、提取发现类型错误。
二、一次分析多个csv文件 scan_csv的时候可以指定通配符,这样可以一次分析多个csv文件,如下面的代码: import polars as pl df = pl.scan_csv("./path-to-csv-files/*.csv", has_header=False, dtypes={"column_3": pl.UInt64}) print(df.groupby("column_7").agg(pl.count()).collect()) ...
Polars和Pandas都支持从各种来源读取数据，包括CSV、Parquet和JSON。df = pl.read_csv('data.csv') df = pl.read_parquet('data.parquet') df = pl.read_json('data.json')对于数据的读取方面和Pandas基本一致。转换是ETL中最重要、最困难和最耗时的步骤。polar支持Pandas函数的一个子集，所以我们可以使用熟悉...
如何在python中指定列类型polars.read_csv()阅读CSV时选择数据类型的正确方法是使用dtypes，正如一些注解中...
# 查看数据类型print(df.dtypes) 空行数 # 空行数print(df.null_count()) 过滤 # 过滤print(df.filter(pl.col("index")==1153)) 保存CSV df.write_csv("1.csv") LazyFrame 使用Lazy接口可以优化查询,超过内存的数据量、提取发现类型错误。 importpolarsaspl# 新建LazyFramelf=pl.scan_csv("data.csv",...
%%time df=pd.read_csv("users.csv")df.head() output 可以看到用Pandas读取CSV文件总共花费了12秒的时间,数据集总共有两列,一列是用户名称,以及用户名称重复的次数“n”,我们来对数据集进行排序,调用的是sort_values()方法,代码如下 代码语言:javascript ...