import polars as pl 使用read_csv函数读取CSV文件: 使用pl.read_csv函数来读取CSV文件。这个函数允许你指定各种参数来控制读取过程,包括文件路径、分隔符、列名等。 在read_csv函数中使用dtype参数指定列的数据类型: dtype参数接受一个字典,字典的键是列名,值是你希望该列具有的数据类型。Polars
Polars的CSV读取实现了多线程并行处理,对于大型文件的读取性能显著优于Pandas。此外Polars还会自动推断最优的数据类型,减少内存使用。 4、数据检查与探索 数据探索是理解数据集特征的关键步骤: # Pandas数据探索方法 df.head() # 查看前几行数据 df.info() # 显示数据基本信息 df.describe() # 生成描述性统计 # ...
# Polars空值处理 df.fill_null(value=0) # 填充空值 df.fill_null(strategy="forward") # 使用"forward"方法,填充缺失值 df.drop_nulls() # 删除包含空值的行 读取与写入 # 读取数据 df = pl.read_csv(source="path.csv", encoding="utf8", null_values="null") df = pl.read_parquet() # 在...
df = pl.read_csv('data.csv') print("读取的 CSV 文件内容:") print(df) except FileNotFoundError: print("未找到指定的 CSV 文件。") ``` ### 写入 CSV 文件 ```python #将 DataFrame 写入 CSV 文件 df.write_csv(' keramox.com ') ``` ### 4. 数据选择与过滤 ### 选择列 ```python...
polars是一个rust实现的数据分析的库,它有一个python的绑定可以用来做快速的数据分析,这里简单介绍一下它的使用方法。 importpolarsaspldf=pl.read_csv("https://j.mp/iriscsv")print(df.filter(pl.col("sepal_length")>5).groupby("species").agg(pl.all().sum())) ...
import polars as pl df = pl.read_csv('data.csv') 1. 2. 3. 2.head() head()函数用于返回 DataFrame 中的前 n 行数据,默认为 5 行。 示例代码: import polars as pl df = pl.read_csv('data.csv') print(df.head()) 1. 2.
Polars，这个由Rust编写的强大且易用的数据分析库，引入了Python支持，极大地简化了数据分析过程。以下将简要介绍其核心功能和使用方法。首先，通过polars的read_csv函数，可以快速读取csv文件并返回DataFrame对象。例如，你可以筛选数据、分组计算，如对某一列进行过滤和求和操作。在eager模式下，数据处理即时...
Polars只花费了约10s,这意味着Polars比Pandas快了2.7倍。 下面,我们来试试数据整合的效果,纵向连接。 importtimeit importpandasaspd start = timeit.default_timer df_users = pd.read_csv('users.csv') df_fake = pd.read_csv('fake_user.csv') ...
1. 从 CSV 加载数据 蟒 import polars as pl # Load data from a CSV file df = pl.read_csv("cars.csv") # Replace "cars.csv" with your actual file path 1. 2. 3. 进口:为了方便起见,我们首先导入库。polarspl 数据加载:该函数从路径指定的 CSV 文件中读取数据。请记住替换为 CSV 文件的实际...
Copyimport polars as pldf = pl.read_csv('data.csv')filtered = df.filter(pl.col('value') > 100)此代码片段读取 CSV 文件并过滤“值”列大于 100 的行，展示了 Polars 高效的数据处理能力。1. Rich — 增强终端输出 Rich 是一个 Python 库，旨在在终端中渲染富文本、表格、进度条等内容。它将命令...