易用性:尽管 Polars 是用 Rust 开发的,但它为 Python 用户提供了友好的 API 接口。这是因为 Polars 设计者认识到 Python 在数据科学领域的流行和重要性,因此致力于降低用户的学习曲线,使得从其他数据处理库(如 Pandas)转换到 Polars 尽可能地简单和直接。 懒惰计算(Lazy Evaluation):Polars 采用懒惰计算策略来进一...
首发于Rust-Polars 切换模式写文章 登录/注册Rust库-polars-(窗口函数/window function) ke1th 电子科技大学 计算机科学技术硕士 目录 收起 row_number, rank, dense_rank row_number() dense_rank() rank() 最大,最小,均值,... 本主要说明一下hive-ql语句,如何在polars中表达 select expr over...
Polars 是通过 Rust 编写的一个库,Polars 的内存模型是基于 Apache Arrow。 Polars 存在两种 API,一种是 Eager API,另一种则是 Lazy API。 其中Eager API 和 Pandas 的使用类似,语法差不太多,立即执行就能产生结果。 而Lazy API 就像 Spark,首先将查询转换为逻辑计划,然后对计划进行重组优化,以减少执行时间和内...
Polars是通过Rust编写的一个库,Polars的内存模型是基于Apache Arrow。 Polars存在两种API,一种是Eager API,另一种则是Lazy API。 其中Eager API和Pandas的使用类似,语法差不太多,立即执行就能产生结果。 而Lazy API就像Spark,首先将查询转换为逻辑计划,然后对计划进行重组优化,以减少执行时间和内存使用。 安装Polars,...
1)用 Rust 编写 Rust 一种几乎与 C 和 C++ 一样快的低级语言,并且 Rust 天然允许安全并发,使并行性尽可能可预测。 这意味着 Polars 可以安全使用所有的 CPU 核心执行涉及多个列的复杂查询,甚至让 Ritchie Vink 将 Polar 的性能描述为过分并行(表示对并行的支持过于友好)。 所以 Polars 的性能远高于 Pandas,因...
Pandas VS Polars 相反，Polars最大的优势就是性能，它执行常见运算的速度是Pandas的5~10 倍，且同时Polars运算内存需求远低于Pandas：通常Pandas需要输入数据集5~10倍左右的RAM来执行运算，而Polars只用 2~4倍。为什么Polars会有这么好的性能呢？主要还是因为Polars底层是Rust语言（一种和C/C++一样快的低级语言）...
到这也基本清晰了,polars对于中文字符串长度计算的问题,主要跟polars的对字符串使用utf8编码以及底层arrow存储有关,与我猜测的可能是rust字符串api导致的没有直接关系。 从rust设计理念来看,直接返回字符串的字节数貌似没什么问题,毕竟rust字符串的len函数返回的就是字符串的字节数,另外rust字符串直接返回字节数的时间...
Polars 的主要功能：速度： Polars 使用 Rust 构建，速度非常快，可以处理远远超出 Pandas 管理能力的大型数据集。延迟执行：Polars 有一个延迟 API，它通过重新排序和组合操作来优化查询计划以获得更好的性能。多线程：Polars 利用多线程进行并行计算，使其能够比单线程解决方案更快地处理数据。MinIO 的主要功能：性能...
Polars的API与Pandas非常相似,因此对于熟悉Pandas的开发者来说,切换到Polars几乎没有任何学习成本。此外,由于Polars是基于Rust开发的,因此其运行速度更快且内存占用更低。 ModinModin的API也与Pandas类似,使得开发者可以轻松上手。Modin支持多线程处理,因此在处理大规模数据时具有一定的优势。然而,与Polars相比,Modin的...
数据分析工具Polars实现CSV读写、排序、应用函数、lazy API,polars使用rust实现,内部使用arrow列存储格式,支持并行数据处理,比pandas快,分两种模式eager和lazy。适合中、小型数据处理,大型数据建议用Spark。