徐州企业自助建站,苏州纳米加工平台,dw如何做网站后台,菏泽网站建设推广Polars是一个基于Rust语言的数据操作和分析库#xff0c;专为大型数据集和高性能计算而设计。它提供了类似于pandas的API#xff0c;但在性能方面更加强大。
以下是Polars库的一些常见用法#xff1a;
导入Polars库#xff1a;
import polars as pl读取数据#xff1a;…Polars是一个基于Rust语言的数据操作和分析库专为大型数据集和高性能计算而设计。它提供了类似于pandas的API但在性能方面更加强大。
以下是Polars库的一些常见用法
导入Polars库
import polars as pl读取数据
df pl.read_csv(data.csv)写入数据
df.write_csv(output.csv)创建DataFrame
df pl.DataFrame({column1: [1, 2, 3, 4],column2: [a, b, c, d]
})查看DataFrame的前几行
print(df.head())访问列
column df[column_name]选择特定的列
selected_cols df.select([column1, column2])过滤数据
filtered_data df.filter(pl.col(column1) 2)添加新列
df df.with_column(pl.col(new_column, [5, 6, 7, 8]))对列进行计算
df df.with_column(pl.col(column1) * 2)分组和聚合
grouped_data df.groupby(column2).agg({column1: sum})排序数据
sorted_data df.sort(column1, reverseTrue)连接多个DataFrame
joined_data dfA.join(dfB, oncolumn1, howinner)过滤行
filtered_data df.filter(pl.col(column_name) 10)使用条件表达式过滤行
filtered_data df.filter(pl.col(column_name).isin([1, 2, 3]))计算列的统计信息
stats df[column_name].describe()重命名列
df df.with_column(pl.col(column_name).alias(new_column_name))删除列
df df.drop(column_name)选择前N行
top_rows df.head(10)统计每个唯一值的计数
value_counts df[column_name].value_counts()合并DataFrame
merged_df dfA.concat(dfB)转置DataFrame
transposed_df df.transpose()使用自定义函数进行数据转换
transformed_df df.with_column(pl.col(column_name).apply(lambda x: x * 2))将数据按照某列进行分组并应用自定义聚合函数
grouped_data df.groupby(column_name).apply(lambda x: x[column_name].sum())这只是Polars库的一些常见用法Polars还提供了更多的功能和操作如数据合并、数据透视表、窗口函数等。您可以查阅Polars的官方文档以获取更详细的信息和示例。
以上只是Polars库的一些基本用法Polars还提供了更多的功能和操作如窗口函数、数据透视表、数据合并等。您可以查阅Polars的官方文档以获取更详细的信息和示例。
