Thefilter(pl.col('A') > 1)filters rows where column 'A' is greater than 1. This is useful for conditional data selection. Select with Aggregation This example shows how to aggregate data during column selection. select_aggregate.py import polars as pl df = pl.DataFrame({ 'A': [1, 2...
Copyimport pandas as pdimport pandera as pa# Data to validatedf = pd.DataFrame({ "column1": [1, 4, 0, 10, 9], "column2": [-1.3, -1.4, -2.9, -10.1, -20.4], "column3": ["value_1", "value_2", "value_3", "value_2", "value_1"],})# Define schemas...
不断发展的生态系统:与 pandas 成熟的库和扩展生态系统相比,Polars 是一个相对较新的项目。这意味着第三方库池较小,可用资源可能更少。 学习曲线:虽然 DataFrame 界面让 pandas 用户熟悉 Polars,但某些功能可能需要额外的学习,尤其是对于那些习惯了广泛的 pandas 库的用户。 有限的社区:作为一颗冉冉升起的新星,与熊...
不断发展的生态系统:与 pandas 成熟的库和扩展生态系统相比,Polars 是一个相对较新的项目。这意味着第三方库池较小,可用资源可能更少。 学习曲线:虽然 DataFrame 界面让 pandas 用户熟悉 Polars,但某些功能可能需要额外的学习,尤其是对于那些习惯了广泛的 pandas 库的用户。 有限的社区:作为一颗冉冉升起的新星,与熊...
import polars as pl data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 22, 35] } df = pl.DataFrame(data) sorted_df = df.sort('Age', reverse=True) print(sorted_df) The sort('Age', reverse=True) sorts the DataFrame by the 'Age' column in ...
名为pandas import pandas as pd # 创建一份兵器谱,记录了武器的编号和名称 df_polars = pl.DataFrame({ 'column_A': [1, 2, 3], 'column_B': ['apple', 'banana', 'orange'] }) # 将兵器谱的秘籍转化为pandas派的格式,以便于更广泛的传阅 df_pandas = df_polars.to_pandas() # 展示转化后...
3. Polars - 超快数据处理库 pip install polars import polars as pl # 读取并处理大型数据集 df = pl.read_csv("large_dataset.csv") result = df.lazy()\ .filter(pl.col("age") > 25)\ .groupby("category")\ .agg(pl.col("value").mean())\ ...
df = df.sort(column, descending=True) return df 保存 def loading_into_parquet(df_pl): """ Save dataframe in parquet """ df_pl.collect(streaming=True).write_parquet(f'yellow_tripdata_pl.parquet') 其他代码 import polars as pl import time ...
import polars as pl pl_data = pl.read_csv(data_file, has_header=False, new_columns=col_list) 运行apply函数,记录耗时: pl_data = pl_data.select([ pl.col(col).apply(lambda s: apply_md5(s)) for col in pl_data.columns ]) 查看运行结果: 3. Modin测试 Modin特点: 使用DataFrame作为基本...
df = df.with_column(pl.col(‘Total’) / 2, ‘Half Total’) 处理空值: df=df.fill_null(0) df_filled=df.fill_null('backward') df=df.fillna(method='ffill') Dataframe 的合并 #pandas df_join=pd.merge(df1, df2, on='A') #polars ...