前言

Polars 是一个速度极快的 DataFrames 库。

它拥有以下特性：

1.多线程

2.强大的表达式API

3.查询优化

下面给大家简单介绍一下这个模块的使用方式。

一、准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install polars

二、Polars 使用介绍

在初始化变量的时候，Polars用起来的方式和Pandas没有太大区别，下面我们定义一个初始变量，后面所有示例都使用这个变量：

import polars as pl
df = pl.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4, 5],"fruits": ["banana", "banana", "apple", "apple", "banana"],"B": [5, 4, 3, 2, 1],"cars": ["beetle", "audi", "beetle", "beetle", "beetle"],}
)

选择需要展示的数据：

(df.select([pl.col("A"),"B", # the col part is inferredpl.lit("B"), # we must tell polars we mean the literal "B"pl.col("fruits"),
]))

效果如下：

他还能使用正则表达式筛选值并进行求和等操作：

# 正则表达式
(df.select([pl.col("^A|B$").sum()
]))
# 或者多选
(df.select([pl.col(["A", "B"]).sum()
]))

Polars支持下面这样复杂且高效的查询及展示：

>> df.sort("fruits").select(
...     [
...         "fruits",
...         "cars",
...         pl.lit("fruits").alias("literal_string_fruits"),
...         pl.col("B").filter(pl.col("cars") == "beetle").sum(),
...         pl.col("A").filter(pl.col("B") > 2).sum().over("cars").alias("sum_A_by_cars"),
...         pl.col("A").sum().over("fruits").alias("sum_A_by_fruits"),
...         pl.col("A").reverse().over("fruits").alias("rev_A_by_fruits"),
...         pl.col("A").sort_by("B").over("fruits").alias("sort_A_by_B_by_fruits"),
...     ]
... )
shape: (5, 8)
┌──────────┬──────────┬──────────────┬─────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ fruits ┆ cars ┆ literal_stri ┆ B ┆ sum_A_by_ca ┆ sum_A_by_fr ┆ rev_A_by_fr ┆ sort_A_by_B │
│ --- ┆ --- ┆ ng_fruits ┆ --- ┆ rs ┆ uits ┆ uits ┆ _by_fruits │
│ str ┆ str ┆ --- ┆ i64 ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ ┆ ┆ str ┆ ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞══════════╪══════════╪══════════════╪═════╪═════════════╪═════════════╪═════════════╪═════════════╡
│ "apple"  ┆ "beetle" ┆ "fruits"     ┆ 11  ┆ 4           ┆ 7           ┆ 4           ┆ 4           │
│ "apple"  ┆ "beetle" ┆ "fruits"     ┆ 11  ┆ 4           ┆ 7           ┆ 3           ┆ 3           │
│ "banana" ┆ "beetle" ┆ "fruits"     ┆ 11  ┆ 4           ┆ 8           ┆ 5           ┆ 5           │
│ "banana" ┆ "audi"   ┆ "fruits"     ┆ 11  ┆ 2           ┆ 8           ┆ 2           ┆ 2           │
│ "banana" ┆ "beetle" ┆ "fruits"     ┆ 11  ┆ 4           ┆ 8           ┆ 1           ┆ 1           │
└──────────┴──────────┴──────────────┴─────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘

三、Polars 高级使用

倒序操作，将值倒序后重新放回变量中，起名为xxx_reverse：

(df.select([
pl.all(),
pl.all().reverse().suffix(“_reverse”)
]))

对所有列求和，并放回变量中，起名为 xxx_sum：

(df.select([
pl.all(),
pl.all().sum().suffix(“_sum”)
]))

正则也能用于筛选：

predicate = pl.col(“fruits”).str.contains(“^b.*”)

(df.select([
predicate
]))

在设定一个新列的时候，甚至可以根据条件来给不同的行设定值：

(df.select([
“fruits”,
“B”,
pl.when(pl.col(“fruits”) == “banana”).then(pl.col(“B”)).otherwise(-1).alias(“b”)
]))

fold 函数很强大，它能在列上执行操作，获得最快的速度，也就是矢量化执行：

df = pl.DataFrame({"a": [1, 2, 3],"b": [10, 20, 30],}
)out = df.select(pl.fold(acc=pl.lit(0), f=lambda acc, x: acc + x, exprs=pl.col("*")).alias("sum"),
)
print(out)
# shape: (3, 1)
# ┌─────┐
# │ sum │
# │ --- │
# │ i64 │
# ╞═════╡
# │ 11 │
# ├╌╌╌╌╌┤
# │ 22 │
# ├╌╌╌╌╌┤
# │ 33 │
# └─────┘

总结

Polars 还有许多其他有用的特性，大家感兴趣的可以访问他们的用户手册进行阅读和学习：

https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide