Polars，一款闪电般快速的 Python 数据库利器！

如果你玩过Pandas，那应该知道它在处理小数据集时是一把好手，但数据量一大，它的速度就像跑高速上的拖拉机，慢得让人崩溃。Polars呢？它用的是Apache Arrow内存格式，加上Rust语言写的内核，说白了，速度就是它的最大亮点！今天就聊聊怎么用Polars做些简单又酷的事儿。

数据帧是怎么回事？

Polars的核心是DataFrame，这玩意儿就跟Pandas的DataFrame差不多，但多了点“超能力”。要用Polars，你得先装它：

pip install polars

有了它，我们来看看Polars的DataFrame是啥样的。

import polars as pl

# 创建一个简单的 DataFrame
data = pl.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob", "Cathy"],
    "age": [25, 30, 35],
    "city": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"]
})

print(data)

输出看着很清爽：

shape: (3, 3)
┌───────┬─────┬─────────────┐
│ name  │ age │ city        │
├───────┼─────┼─────────────┤
│ Alice │  25 │ New York    │
│ Bob   │  30 │ Los Angeles │
│ Cathy │  35 │ Chicago     │
└───────┴─────┴─────────────┘

咋样，和Pandas的表差不多吧？

数据选择，简单粗暴

选列、选行是常规操作，Polars搞定它就是这么简单。

按列选

# 获取年龄列
print(data["age"])

输出的效果像极了Series，但速度甩Pandas几条街。

按条件选

# 找出30岁以上的人
older_than_30 = data.filter(pl.col("age") > 30)
print(older_than_30)

这个filter看着就很人性化，别说，读起来还挺像英语句子。

按位置选

# 获取第0行
print(data[0])

小细节：Polars在按行选的时候更高效，别问，问就是Rust功劳。

数据变形，真快！

Polars支持类似Pandas的变形操作，但它更适合处理大数据集，尤其是列式存储的优势一看便知。

增加新列

# 增加一个新列，表示是否成年
data = data.with_columns((pl.col("age") > 18).alias("is_adult"))
print(data)

这玩意儿用起来真的“丝滑”，没多余的锅碗瓢盆。

按列计算

# 计算年龄的平均值
mean_age = data["age"].mean()
print(f"平均年龄是：{mean_age}")

计算还自带聚合操作，效率让人想扔掉Pandas。

与Pandas无缝对接

很多人担心切换到Polars会不兼容之前的代码。别怕，Polars提供了和Pandas来回转的桥梁。

Pandas -> Polars

import pandas as pd

# 创建一个 Pandas DataFrame
pandas_df = pd.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob"],
    "age": [25, 30]
})

# 转成 Polars DataFrame
polars_df = pl.from_pandas(pandas_df)
print(polars_df)

Polars -> Pandas

# 再转回 Pandas
back_to_pandas = polars_df.to_pandas()
print(back_to_pandas)

你看，Polars不光快，还挺懂事儿。

温馨提示

别搞太多循环：Polars有自己的表达式系统，尽量用内置方法搞定。循环写多了，速度优势就没了。
记得用最新版本：Polars更新特别快，偶尔会有API变化，别用老版本卡bug。
Pandas不一定全弃：如果你的数据集小到装得下内存，用Pandas也挺香，别死磕速度。

聚合操作，事半功倍

说到处理分组数据，Polars比Pandas整洁很多。

# 按城市分组，计算平均年龄
grouped = data.groupby("city").agg([
    pl.col("age").mean().alias("avg_age")
])
print(grouped)

输出就很干净，代码一目了然。

写入与读取，快得一塌糊涂

Polars支持各种格式，CSV、Parquet都不在话下。

写入文件

data.write_csv("output.csv")

读取文件

# 从CSV加载
loaded_data = pl.read_csv("output.csv")
print(loaded_data)

用Parquet还能再快一丢丢，适合特别大的数据。

Polars就是这么个“狠角色”，轻快灵活，用着还贼省心。如果你的数据量大到Pandas吃不消，Polars绝对值得一试！

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