filter with .query()Directly read rows of interest with .filter()Polars (faster)Similar with minor syntax differences Group By TestAggregations using .groupby()Same as Pandas, better performancePolars (faster)S
import polars as pl import timeit # 记录时间点的python库 1. 2. 3. 开始处理数据之前我创建了两个data1.xlsx和data2.xlsx的Excel数据文件,接下来通过excel数据的读取时间以及数据合并的执行时间来看看pandas和polars的执行效率。 1、数据读取时间 使用pandas的read_excel函数来读取data1.xlsx中的数据,并记录开始...
转化成csv格式文件1.读取excel文件，转化成csv#读取excel文件 df = DataFrame(pd.read_excel('./黑色...
polars 是一个高性能的DataFrame库,适用于处理大规模数据。 python import polars as pl df = pl.read_csv('large_data.csv') 6. 优化内存使用 使用生成器代替列表:对于大数据集,使用生成器可以显著减少内存使用。 避免不必要的对象创建:复用对象而不是重复创建。 使用__slots__ 限制对象属性:减少对象内存占用...
Polars的read_csv函数可以快速读取CSV文件,并将其转换为Polars DataFrame对象。使用Polars DataFrame对象的head方法可以获取前10行数据。Polars的优势在于它的高性能和低内存占用,非常适合处理大规模数据集。 九、处理Excel文件并获取前10行数据 如果你正在处理Excel文件,可以使用Pandas库读取Excel文件并获取前10行数据。
import polars as pl import time start_time = time.time() df = pd.read_excel('G:\input\测试.xlsx', sheet_name=None, dtype=str,engine='calamine') sheet_names = list(df.keys()) for sheet_name in sheet_names: df_sheet = pl.read_excel('G:\input\测试.xlsx', sheet_name=sheet_name...
import polars as pl def delete_row(file_name, index): df = pl.read_csv(file_name) df = df.drop(index) df.write_csv(file_name) 读取数据:使用pl.read_csv读取数据。 删除行:使用drop方法,传入行索引。 保存文件:将修改后的数据保存到文件。
Compatible with your existing Python packages, including compiled C extensions such as numpy, scipy pandas and polars. It's your Python environment so you can install anything you like! Leverage the full Python ecosystem as well as packages you've already written to deliver functionality in Excel...
pl.read_excel("~/data.xlsx",sheet_id="test",include_file_paths="wbook")# shape: (2, 3)# ┌──────────┬──────────┬────────────────────────┐# │ Header 1 ┆ Header 2 ┆ wbook │# │ --- ┆ --- ┆ --- │# │ str...
虽然Pandas 提供了方便的df.describe()方法来生成数据摘要,但随着数据类型和分析需求的多样化,这一方法的局限性逐渐显现。 Skimpy作为一个新兴的Python包,旨在填补这一空白,提供更全面、更智能的数据摘要功能。 什么是 Skimpy? Skimpy是一个轻量级的数据探索工具,旨在为Pandas和Polars数据框提供详尽的统计摘要。