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快速、高效的数据处理：深入了解 Polars 库
在数据科学和分析领域，Pandas 一直是 Python 数据处理的标杆。然而，随着数据量的增加，Pandas 在性能上的局限性逐渐显现。为了解决这一问题，越来越多的开发者开始寻找替代方案。Polars 是其中的佼佼者，它以速度快、内存效率高、表达力强等优点受到广泛关注。
本文将介绍 Polars 的核心特点、基本用法，以及与 Pandas 的对比。
什么是 Polars？
Polars 是一个基于 Rust 编写的开源高性能数据框架，专注于快速处理大规模数据集。与 Pandas 不同，Polars 采用 Apache Arrow 作为底层内存格式，并使用列式存储模型，极大提升了数据处理效率。
Polars 支持：
- 并行计算：充分利用多核 CPU 提高性能。
- 懒惰计算：通过延迟执行优化查询计划。
- 表达式 API：高效、清晰地处理复杂的数据操作。
为什么选择 Polars？
-
速度快
Polars 的核心用 Rust 编写，与 Pandas 相比，处理大数据时的速度显著提升。 -
内存效率高
采用 Arrow 的列式存储模型，有效降低内存占用，支持更大的数据集。 -
灵活的 API
Polars 提供两种模式：- 惰性 API：延迟计算，优化查询流程。
- 即时 API：类似 Pandas 的操作风格。
-
跨平台
Polars 支持在 Python、Rust 和其他语言中使用，且与 PyArrow 和 NumPy 高度兼容。
安装 Polars
在 Python 环境中，可以通过 pip 安装 Polars：
pip install polars
如果需要支持懒惰计算，还需安装额外依赖：
pip install polars[lazy]
Polars 的核心数据结构
Polars 的核心数据结构包括：
- DataFrame：类似 Pandas 的 DataFrame，用于表格数据。
- Series：一维数组，类似 Pandas 的 Series。
Polars 的基本用法
1. 创建 DataFrame
import polars as pl# 从字典创建
df = pl.DataFrame({"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],"age": [25, 30, 35],"score": [85, 90, 95]
})print(df)
输出：
shape: (3, 3)
┌─────────┬─────┬───────┐
│ name │ age │ score │
│ --- │ --- │ --- │
│ str │ i64 │ i64 │
├─────────┼─────┼───────┤
│ Alice │ 25 │ 85 │
│ Bob │ 30 │ 90 │
│ Charlie │ 35 │ 95 │
└─────────┴─────┴───────┘
2. 数据选择与过滤
# 选择列
print(df.select("name"))# 条件过滤
filtered = df.filter(pl.col("age") > 28)
print(filtered)
3. 添加和修改列
# 添加新列
df = df.with_columns((pl.col("score") * 2).alias("double_score"))
print(df)# 修改列
df = df.with_columns(pl.col("age").apply(lambda x: x + 1).alias("age"))
print(df)
4. 分组与聚合
# 分组并聚合
grouped = df.groupby("name").agg([pl.col("score").mean().alias("avg_score")
])
print(grouped)
Polars 的惰性计算模式
惰性计算模式通过延迟执行操作来优化性能。例如：
# 使用惰性 DataFrame
lazy_df = df.lazy()# 定义操作
result = lazy_df.filter(pl.col("age") > 28).select(["name", "age"])# 执行计算
print(result.collect())
在实际运行时，Polars 会将多步操作合并为一次高效的查询。
Polars 与 Pandas 的对比
| 特性 | Polars | Pandas |
|---|---|---|
| 性能 | 快速，支持并行计算 | 单线程处理，性能较低 |
| 内存使用 | 高效，列式存储 | 效率较低 |
| API | 灵活，支持惰性和即时计算 | 即时计算 |
| 生态 | 新兴库，成长迅速 | 成熟库，生态完善 |
| 语法风格 | 偏函数式 | 偏面向对象 |
Polars 的应用场景
- 大规模数据分析：处理超过内存容量的数据集。
- ETL 工作流：高效清洗和转换数据。
- 实时查询：需要快速响应的分析场景。
- 机器学习前处理：预处理大数据集时更快。
总结
Polars 是 Pandas 的优秀替代方案，尤其适合处理大规模数据的任务。通过结合 Rust 的性能优势和 Arrow 的高效存储，Polars 在速度和内存效率方面远超 Pandas。如果你的项目面临性能瓶颈或需要处理更大的数据集，不妨试试 Polars！