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。 易于使用:
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。 易于使用: 以...
Polars是一个用于数据处理和分析的DataFrame库,可作为pandas的替代品,特别适用于处理大规模数据集和需要快速执行的任务。根据测试结果,Polars在不同操作中相较于Pandas表现出显著的速度优势。比如,相对于Pandas读取CSV数据的平均时间,Polars的读取速度提高了99%。在选择数据方面,Polars平均速度提高了约40%。对于过滤数据操...
df.describe()中的特征可以传递给Pandas,以便更好地显示与。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.description().to_pandas() ◆访问表元素 Polars可以通过与pandas.DataFrame.iloc函数类似的行索引直接访问表的行,如下所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df[:10]#访问...
相比之下,Pandas 中更复杂的运算通常需要作为 lambda 表达式传递给 apply 方法。 apply 方法的问题是它循环遍历 DataFrame 的行,对每一行按顺序执行运算,这样效率很低,而 Polars 能够让你在列级别上通过 SIMD 实现并行。 以上就是 Polars 的优先,下面我们来安装它,直接 pip install polars 即可。当然啦, Polars ...
concat可以进行DataFrame的横向拼接。转换为pandas DataFrame：如果需要将Polars DataFrame转换回pandas DataFrame，可以使用.to_pandas方法。切片操作：Polars支持切片操作，例如df2[10:20, :2]可以获取特定行和列的数据。总的来说，Polars以其出色的性能和简洁的API，为大数据分析提供了强大且易用的工具。
time() df_pandas.to_csv('pandas_data.csv', index=False) print(f"Saving pandas DataFrame to CSV took: {time.time() - start_time:.2f} seconds") start_time = time.time() df_polars.write_csv('polars_data.csv') print(f"Saving polars DataFrame to CSV took: {time.time() - start_...
Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。Polars Polars 是一个 Rust 和 Python 中的快速多线程 ...
df.to_pandas()这可以将polar的DF转换成pandas的DF。最后我们整理一个简单的表格：数据的查询过滤 我们的日常工作中，数据的查询是最重要，也是用的最多的，所以在这里我们再整理下查询过滤的操作。首先创建一个要处理的DataFrame。# pandas import pandas as pd # read csv df_pd = pd.read_csv("datasets/...
两个字:性能。 Polars 从一开始就速度极快,执行常见运算的速度是 pandas 的 5 到 10 倍。 另外,Polars 运算的内存需求明显小于 pandas:pandas 需要数据集大小的 5 到 10 倍左右的 RAM 来执行运算,而 Polars 需要 2 到 4 倍。 您可以在这里了解 Polars 与其他 DataFrame 库的性能对比。 对于常见运算,Polar...