快速、高效的数据处理：深入了解 Polars 库

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。

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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。

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为什么选择 Polars？

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

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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]

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Polars 的核心数据结构

Polars 的核心数据结构包括：

1. DataFrame：类似 Pandas 的 DataFrame，用于表格数据。
2. Series：一维数组，类似 Pandas 的 Series。

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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)

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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。

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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

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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。

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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！