Polars 庫簡介

• Polars 是一個用于數據操作和分析的快速、內存優化的Rust編寫的DataFrame庫,具有類似于Pandas的API接口。它提供了高性能的數據操作、并行計算和內存效率,適用于處理大規模數據集。

安裝與使用

使用?pip?安裝?Polars：pip?install?polars

Python 中導入庫：

import?polars?as?pl

核心功能

Polars 庫的核心功能包括：

數據操作和轉換：

• 支持數據篩選、分組、連接等操作。

數學和統計計算：

• 提供各種數學和統計函數。

數據可視化：

• 支持數據可視化操作。

并行計算：

• 支持并行計算以提高處理速度。

優缺點

優點：

• 高性能的數據操作和并行計算能力。

• 內存優化,適用于處理大規模數據。

• 類似于Pandas的API接口,易于使用。

缺點：

• 相對較新的庫,可能缺少一些高級功能和社區支持。

使用場景

• Polars 適用于需要高性能、內存優化的數據操作和分析場景,特別是處理大規模數據集時效果顯著。它可以替代 Pandas 在處理大數據時的一些限制,并提供更快速的計算和更低的內存消耗。

高級功能及示例

一個高級功能是 join,用于數據連接操作。以下是一個示例代碼：

import?polars?as?pldf_left?=?pl.DataFrame({'key':?[1,?2,?3],'value_left':?[10,?20,?30]
})df_right?=?pl.DataFrame({'key':?[2,?3,?4],'value_right':?[200,?300,?400]
})joined_df?=?df_left.join(df_right,?on='key',?how='inner')
print(joined_df)

總結

• Polars 是一個高性能、內存優化的DataFrame庫,適用于處理大規模數據集的數據操作和分析任務。通過安裝 Polars 并利用其高性能的數據操作功能,您可以更高效地處理大數據集,并利用其并行計算能力來加速數據分析過程。

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