Contexts 上下文,可以理解为方法,例如:df.select()、df.with_columns()、df.filter()Expressions 表达式,可以理解为方法中的语句,例如:pl.col("a").sort(), #给a列排序 二、基本操作 # python=3.11.5 # polars=1.17.1 import polars as pl # polars中创建DataFrame df = pl.DataFrame( {"a": [1, ...
要在环境中启用 GPU 加速,可以使用以下命令安装支持 GPU 的 Polars: pip install polars[gpu] --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 如果上述命令不起作用,建议查看 Polars 的 PyPI 页面以获取最新的安装说明。 启用GPU 加速后,只需在调用 collect() 方法时指定 GPU 作为执行引擎即可使用 GPU 加速功能。
Polars的实现避免了使用lambda函数,提供了更直接的列操作方式,这不仅提高了代码的可读性,还实现了更好的性能优化。 10、时间窗口计算 滑动窗口计算在时间序列分析中极为重要: # Pandas滑动平均 df['rolling_avg'] =df['b'].rolling(window=3).mean() # Polars滑动平均 df=df.with_columns( pl.col('b')....
import polars as pl data = { 'Date': pl.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-10', interval='1d'), 'Values': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] } df = pl.DataFrame(data) df = df.with_columns([ pl.col('Values').rolling_min(window_size=3).alias(...
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 文件的实际位置。这将创建一个名为 Polars DataFrame 的对象,用于保存加载的数据。pl.read_csv"cars.csv"df 2. 数据探索 蟒 # Get basic information about the DataFrameprint(df.shape) # Print number of rows and columnsprint(df.dtype...
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 文件的实际位置。这将创建一个名为 Polars DataFrame 的对象,用于保存加载的数据。pl.read_csv"cars.csv"df 2. 数据探索 蟒 # Get basic information about the DataFrame print(df.shape) # Print number of rows and columns ...
GroupBy: Multiple Columns This example demonstrates how to group data by multiple columns. groupby_multiple_columns.py import polars as pl data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'], 'SubCategory': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X', 'Y'], ...
df = df.with_columns( pl.col("timestamp").str.to_datetime().dt.replace_time_zone("UTC"), ) ┌─────────────────────────┬─────────┐ │ timestamp ┆ group │ │ --- ┆ --- │
for col in ps_data.columns: ps_data[col] = ps_data[col].apply(apply_md5) 查看运行结果: 总结 a. 读取数据速度排名:Polars > pySpark >> Pandarallel > Pandas > Modin b. Apply函数处理速度排名: pySpark > Polars > Pandarallel >> Modin > Pandas c. 在处理Apply函数上,Modin和Pandarallel并不...
Checks I have checked that this issue has not already been reported. I have confirmed this bug exists on the latest version of Polars. Reproducible example import polars as pl df_left = pl.DataFrame( { "id": [1, 2, 3], "value_left": [10,...