Pandas处理数据太慢，来试试Polars吧！("提升数据处理速度：从Pandas迁移到Polars的实战指南")

一、引言

在数据科学领域，数据处理是至关重要的一环。长期以来，Pandas 作为 Python 数据处理的基石，凭借其强劲的功能和易用性，赢得了众多数据科学家的喜爱。然而，随着数据量的逐步增长，Pandas 在处理大规模数据时，性能问题逐渐暴露出来。本文将介绍怎样从 Pandas 迁移到 Polars，以节约数据处理速度。

二、Polars 简介

Polars 是一个高性能的数据处理库，它使用 Rust 编写，具有比 Pandas 更快的运行速度。Polars 提供了与 Pandas 类似的 API，让迁移过程更加便捷。下面我们将详细介绍怎样从 Pandas 迁移到 Polars。

三、安装与导入

首先，我们需要安装 Polars。可以通过以下命令进行安装：

pip install polars
    

安装完成后，导入 Polars：

import polars as pl
    

四、数据读取与写入

Polars 赞成多种数据格式，如 CSV、Parquet、JSON 等。下面我们将演示怎样使用 Polars 读取和写入 CSV 文件。

4.1 读取 CSV 文件

使用 pl.read_csv 函数读取 CSV 文件：

df = pl.read_csv("data.csv")
    

4.2 写入 CSV 文件

使用 df.write_csv 函数写入 CSV 文件：

df.write_csv("output.csv")
    

五、数据操作

Polars 提供了丰盈的数据操作功能，下面我们将介绍一些常用的数据操作。

5.1 选择列

使用 df["column_name"] 或 df[[column_name1, column_name2]] 选择列：

df["column_name"]
df[[column_name1, column_name2]]
    

5.2 添加列

使用 df.with_column 函数添加列：

df = df.with_column(pl.col("column_name").alias("new_column_name"))
    

5.3 删除列

使用 df.drop 函数删除列：

df = df.drop(["column_name1", "column_name2"])
    

5.4 排序

使用 df.sort 函数排序：

df = df.sort("column_name")
    

5.5 筛选

使用 df.filter 函数筛选数据：

df = df.filter((pl.col("column_name") > 0) & (pl.col("column_name") < 10))
    

5.6 聚合

使用 df.groupby 函数进行聚合操作：

df = df.groupby("column_name").agg([{"column_name2": "sum"}])
    

六、性能对比

下面我们将通过一个简洁的例子来对比 Pandas 和 Polars 的性能。

import pandas as pd
import polars as pl
import time
# 生成大规模数据
data = pd.DataFrame({
    "A": range(1000000),
    "B": range(1000000, 2000000)
})
# Pandas 处理
start_time = time.time()
result_pandas = data[data["A"] > 500000]
end_time = time.time()
pandas_time = end_time - start_time
# Polars 处理
start_time = time.time()
df = pl.from_pandas(data)
result_polars = df.filter(pl.col("A") > 500000)
end_time = time.time()
polars_time = end_time - start_time
print("Pandas Time: {:.2f}s".format(pandas_time))
print("Polars Time: {:.2f}s".format(polars_time))
    

从运行导致可以看出，Polars 在处理大规模数据时，具有明显的性能优势。

七、总结

本文介绍了怎样从 Pandas 迁移到 Polars，以节约数据处理速度。Polars 作为一款高性能的数据处理库，具有丰盈的数据操作功能，可以替代 Pandas 完成大部分数据处理任务。在实际应用中，可以采取数据规模和需求，选择合适的库进行数据处理。

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