基于Rust的Polars學習筆記

Polars 學習筆記

Cargo.toml通用配置

[package]
name = "rustP"
version = "0.1.0"
edition = "2024"[dependencies]
polars = { version = "0.48.1", features = ["full"]}

Quickstart

use polars::prelude::*;let lf1 = LazyFrame::scan_parquet("myfile_1.parquet", Default::default())?.group_by([col("ham")]).agg([// expressions can be combined into powerful aggregationscol("foo").sort_by([col("ham").rank(Default::default(), None)], SortMultipleOptions::default()).last().alias("last_foo_ranked_by_ham"),// every expression runs in parallelcol("foo").cum_min(false).alias("cumulative_min_per_group"),// every expression runs in parallelcol("foo").reverse().implode().alias("reverse_group"),]);let lf2 = LazyFrame::scan_parquet("myfile_2.parquet", Default::default())?.select([col("ham"), col("spam")]);let df = lf1.join(lf2, [col("reverse")], [col("foo")], JoinArgs::new(JoinType::Left))// now we finally materialize the result..collect()?;

數據結構

 極坐標提供的基本數據結構是 DataFrame、Series 和 ChunkedArray<T>。我們將提供這些數據結構的簡短、自上而下的視圖。

DataFrame

DataFrame 是由 Series 支持的二維數據結構，可以看作是 Vec 上的抽象<Series>。可以在 DataFrame 上執行的作類似于在 SQL 中執行的作，例如查詢。您可以 GROUP、JOIN、PIVOT 等。

Series

序列是極點的類型不可知的列式數據表示。的 Series struct 和 SeriesTrait trait 提供了許多現成的作。大多數與類型無關的作由 Series 提供。類型感知作需要向下轉換到由 Series 包裝的類型化數據結構。底層類型化數據結構是 ChunkedArray<T>。

ChunkedArray

ChunkedArray<T> 是箭頭數組的包裝器，可以包含多個塊，例如 Vec<dyn ArrowArray>。這些是 Polars 的根數據結構，并實現許多作。大多數作都是由 chunked_array：：ops 中定義的 trait 或 ChunkedArray 結構體實現的。

Polars / Arrow 使用 packed_simd 來加速 SIMD 運算的內核。SIMD 是一個可選功能 = “nightly”，需要一個 nightly 編譯器。如果您不需要 SIMD，Polars 可以在穩定版上運行！

Polars 支持 Eager API 和 Lazy API。eager API 直接產生結果，但總體上更冗長，并且不太能夠構建優雅的復合查詢。我們建議盡可能使用 Lazy API。

由于這兩個 API 都不是異步的，因此在異步上下文中使用時，它們應該被包裝在 spawn_blocking 中，以避免阻塞運行時的異步線程池。

Polars 有一個強大的概念，稱為表達式。Polars 表達式可用于各種上下文，并且是 Fn（Series） -> Series 的函數映射，這意味著它們將 Series 作為輸入，將 Series 作為輸出。通過查看這個函數定義，我們可以看到 Expr 的輸出也可以作為 Expr 的輸入。

在以下數據結構 /traits 的頁面中內容。

• DataFrame struct
• Series struct
• Series trait
• ChunkedArray struct
• ChunkedArray operations traits

編譯時間

polars-lazy 充當 Polars DataFrame 庫的延遲查詢引擎。它允許您以惰性方式對 DataFrames 執行作，僅在必要時執行它們。這可以顯著提高大型數據集的性能。

Polars作為基于Rust 應用描述

高性能數據分析

Polars作為基于Rust的DataFrame庫，其核心優勢在于高性能數據處理能力。通過Apache Arrow內存模型和并行計算，執行速度比傳統工具快5-10倍。適合處理GB級甚至TB級數據集，尤其對時間序列分析、聚合操作等場景表現優異。

use polars::prelude::*;let df = DataFrame::read_csv("large_dataset.csv")?;
let aggregated = df.groupby(["category"])?.select(["value"])?.mean()?;

實時數據管道

在需要低延遲處理的場景如實時監控或金融交易系統中，Polars的零拷貝設計和多線程支持使其成為理想選擇。配合Rust的安全特性，可構建高吞吐量且內存安全的實時數據處理管道。

let streaming_df = LazyCsvReader::new("streaming_data.csv").with_delimiter(b',').finish()?.filter(col("value").gt(lit(100))).collect()?;

機器學習特征工程

作為特征預處理工具，Polars提供了豐富的操作接口。包括窗口函數、自定義UDF、高效Join等特性，能快速完成特征編碼、歸一化等操作，與Rust機器學習庫如Linfa無縫集成。

let features = df.lazy().with_column((col("x") - col("x").mean()).alias("x_normalized")).collect()?;

嵌入式數據分析

得益于Rust的無GC特性和跨平臺編譯能力，Polars可以嵌入到移動設備或IoT設備中運行。在資源受限環境下仍能保持高效運算，適用于邊緣計算場景的數據預處理。

WebAssembly應用

Polars能編譯為WASM在瀏覽器中運行，結合前端框架如Yew或Leptos，構建完全客戶端的數據分析應用。這種架構避免了服務器端計算，保護了數據隱私。

#[wasm_bindgen]
pub fn analyze(data: JsValue) -> Result<JsValue, JsValue> {let df = JsonReader::new(data.into_serde::<Vec<Record>>()?).finish()?;// ...分析邏輯
}

數據庫加速層

作為查詢加速中間件，Polars可以放在傳統數據庫與應用層之間。通過內存列式存儲和謂詞下推技術，對從數據庫提取的數據進行二次優化處理，提升復雜查詢性能。

地理空間數據處理

結合geo-polars擴展，能高效處理GeoJSON等地理空間數據。支持空間索引和R樹查詢，適用于位置服務、軌跡分析等GIS應用場景。

use geo_polars::geospatial::*;let gdf = GeoDataFrame::from_geojson("points.geojson")?;
let within = gdf.points_within(&Polygon::from_coordinates(...))?;

日志分析系統

在ELK替代方案中，Polars處理結構化日志的性能優于傳統方案。其強大的字符串處理能力和正則表達式支持，配合多核并行處理，能快速完成日志聚合分析。

金融量化研究

高頻交易和風險計算需要亞毫秒級響應，Polars的矢量化運算和SIMD優化特別適合定價模型回測、訂單簿分析等金融計算場景，比Python方案快數十倍。

let returns = df.lazy().with_column((col("price").shift(1) / col("price")).log().alias("log_return")).collect()?;

生物信息學計算

基因組數據分析常涉及大規模矩陣運算，Polars的跨平臺特性和高性能表現使其成為生物信息學工具鏈的新選擇。尤其適合VCF文件處理、基因序列比對等計算密集型任務。

使用 Polars-Lazy 構建股票金融分析系統

Polars-Lazy 是 Rust 生態中高性能數據框架，適合處理大規模金融數據。以下為關鍵實現方法：

數據加載與預處理

use polars::prelude::*;let df = LazyCsvReader::new("stock_data.csv").has_header(true).finish()?.with_column(col("date").str().strptime(DataType::Date, "%Y-%m-%d")).filter(col("volume").gt(10000));

LazyFrame 延遲執行特性可優化復雜查詢，金融數據預處理包含：

• 日期格式標準化
• 異常值過濾
• 空值填充策略

技術指標計算

let df_with_rsi = df.with_column(((col("close").shift(1) - col("close")).alias("delta").rolling_rsi(14)