据估计,序列化/反序列化占数据工作流中 80-90% 的计算开销,Arrow 的通用数据格式为 Polars 带来了显著性能提升。 Arrow 还具有比 pandas 更广泛的数据类型内置支持,由于 Pandas 基于 NumPy,它在处理整数和浮点列方面非常出色,但难以应对其他数据类型。虽然 NumPy 的核心是以 C 编写,但它仍然受到 Python 某些类型...
The Silhouette Coefficient is a measure used to evaluate the quality of clustering results... """ # 使用jieba进行中文分词 text = lcut(text) # 将分词结果转换为DataFrame并映射至词汇表ID text_src_id = pl.DataFrame({"voc": text}).join(voc, on="voc", how="left")["voc_id"].to_numpy(...
import polars as pl import numpy as nps = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5]) print(s) s = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5]) print(s.min()) print(s.max()) s = pl.Series("a", ["polar", "bear", "arctic", "polar fox", "polar bear"]) s2 = s.str.replace(...
import polars as pl import numpy as np import time # 设定常量 num_rows = 20_000_000 # 2千万行 num_cols = 10 # 10列 n = 10 # 测试重复次数 # 生成随机数据 np.random.seed(0) # 设置随机种子以确保可重复性 data = {f"col_{i}": np.random.randn(num_rows) for i in range(num_...
numpy_array = df.to_numpy() 1. 2. 转为Pandas 您可以将 DataFrame 转换为 Pandas DataFrame。 示例代码:转为 Pandas #将 DataFrame 转换为 Pandas DataFrame pandas_df = df.to_pandas() 1. 2. 以上代码展示了如何在 Polars 中进行常用的数据操作。更多详细信息和高级用法,请访问。
#将numpy数组转换为pandas DataFrame和polars DataFrame start_time = time.time() df_pandas = pd.DataFrame(data, columns=columns) print(f"pands DataFrame took: {time.time() - start_time:.2f} seconds") start_time = time.time() df_polars = pl.DataFrame(data, columns) print(f"polars DataFram...
现在我们知道PyPolars有一个与Pandas非常相似的API，但仍没有涵盖Pandas的所有函数。比如说，PyPolars中就没有.describe()函数，相反我们可以使用df_pypolars.to_pandas().describe()。用法：import pandas as pd import numpy as np import pypolars as pl import time WARNING! py-polars was renamed to polars...
import numpy as np s = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5]) print(s) s = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5]) print(s.min) print(s.max) s = pl.Series("a", ["polar","bear","arctic","polar fox","polar bear"]) ...
但是本次测试发现NumPy数组上的一些基本操作仍然更快。并且Polars 0.17.0，也在上周发布，并且也提到了性能的改善，所以我们这里做一个更详细的关于速度方面的评测。本文将比较Pandas 2.0(使用Numpy和Pyarrow作为后端)和Polars 0.17.0的速度。并且介绍使用Polars库复现一些简单到复杂的Pandas代码，这样也算是对Polars...
# 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....