Pandas 加速 | Polars 安裝與教學

Pandas 加速 | Polars 安裝與教學

Polars 簡介

Polars 是一個用 Rust 語言編寫的快速數據處理庫，這是一種低階運作的語言，沒有外部依賴。Rust 記憶體效率高，效能與 C 或 C+ + 相當，因此很適合來設計來優化大型數據集的處理速度。它的核心優勢在於其高效的記憶體管理和多核心處理能力，這使得在大規模數據集上的操作比使用 Pandas 快得多。

為什麼選擇 Polars？

• 性能優化：Polars 運用了多線程和有效的記憶體使用策略，對大數據集進行高效處理，Polars 的查詢引擎利用 Apache Arrow 來執行 向量化 查詢。
• 易於使用：Polars 提供了一個類似於 Pandas 的 API，使得過渡更加平滑。
• 內存使用最佳化：與 Pandas 相比，Polars 在處理大型數擔集時更加節省內存。

安裝 Polars

安裝 Polars 相當簡單。如果你已經有 Python 環境，可以直接使用 pip 安裝：

pip install polars

安裝後的配置

安裝完成後，你可以像下面這樣簡單地導入 Polars：

import polars as pl

如果你熟悉 Pandas，會發現很多操作和 Pandas 相似，這使得從 Pandas 遷移到 Polars 變得相對容易，但還是會有一些額外的學習成本。

Polars 的基本使用

讓我們看一個簡單的例子來展示 Polars 的基本用法。首先，我們讀取一個 CSV 文件：

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

接著，你可以使用類似 Pandas 的操作進行數據操作和分析：

# 篩選和排序
filtered_df = df.filter(pl.col("column_name") > 100).sort("column_name")

Polars 的潛在缺點

• 較少的社區支持：由於 Polars 相對較新，其社區支持和資源不如 Pandas 豐富。這可能意味著對於特定問題的解決方案和文檔可能不那麼容易找到。
• 學習曲線：對於那些習慣於 Pandas 的用戶來說，即使 Polars 提供了類似的 API，學習一個新工具也可能需要時間和努力。
• 功能限制：Polars 雖然在性能上優越，但在功能豐富性上可能不及 Pandas。一些複雜的數據操作在 Polars 中可能不那麼直觀或暫時不可用。

與 Pandas 的不相容問題

• API 差異：雖然 Polars 努力提供類似於 Pandas 的 API，但仍有許多細微的差異。這可能導致需要重寫原有基於 Pandas 的代碼。
• 數據類型和處理差異：Polars 在某些情況下處理數據的方式可能與 Pandas 不同，這可能導致在數據處理結果上的差異。
• 插件和擴展兼容性：許多基於 Pandas 開發的插件和擴展可能無法與 Polars 直接兼容。這意味著一些現有的工作流程可能需要額外的調整才能在 Polars 中正常工作。

Polars cheat sheet

By Franz Diebold

By Franz Diebold

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