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Python 数据分析库之polars使用详解

Python 数据分析库之polars使用详解


概要

数据分析是现代应用程序和业务决策的关键组成部分。Python 作为一门强大的编程语言,拥有丰富的数据处理库和工具,其中之一就是 Polars。Polars 是一个现代化的数据操作和分析库,它提供了高性能的数据操作功能,支持链式方法调用,并且兼容 Pandas 和 Arrow 格式。本文将深入探讨 Python Polars,包括其基本概念、使用方法和示例代码。


什么是 Python Polars?

Polars 是一个开源的数据操作库,旨在提供高性能、易用且功能强大的数据处理工具。与传统的数据操作库相比,Polars 具有许多优势:

  • 性能卓越:Polars 使用 Rust 编写,具有出色的性能。它在大规模数据操作时比 Pandas 更快。

  • 链式方法调用:Polars 支持链式方法调用,使数据处理流程更加清晰和易读。

  • Pandas 兼容性:Polars 提供了与 Pandas 兼容的 API,可以轻松迁移现有的 Pandas 代码。

  • Arrow 格式支持:Polars 支持 Apache Arrow 数据格式,与其他数据处理工具无缝集成。

安装 Python Polars

要开始使用 Python Polars,首先需要安装它。

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