介绍 众所周知，Pandas是Python的polars数据操作库。然而，它也有一些缺点。在本文中，我们将学习另一个用Rust编写的强大的Python数据操作库。虽然它是用Rust编写的，但它为我们提供了一个额外的Python程序包。这是使用Python开始使用Polars的最简单的方法，类似于Pandas。 学习目标 在本教程中，您将学习以下内容： Polars数据操作库的介绍 使用Polars进行数据探索 比较Pandas与Polars的速度 数据操作函数 使用Polars进行惰性评估 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 Polars的特点 它比Pandas库更快。 它具有强大的表达式语法。 它支持惰性评估。 它还具有内存效率。 它甚至可以处理大于可用RAM的大型数据集。 Polars有两个不同的API，即急切API和惰性API。急切执行类似于pandas，代码在遇到时立即运行，并立即返回结果。另一方面，惰性执行直到您需要开发为止才运行。惰性执行可以更高效，因为它避免运行不必要的代码。惰性执行可以更高效，因为它避免运行不必要的代码，这可以提高性能。 应用/用例 让我们来看一些该库的应用，如下所示： 数据可视化：该库与Rust可视化库（如Plotters等）集成，可以用于创建交互式仪表板和美观的可视化，以传达数据的见解。 数据处理：由于其支持并行处理和惰性评估，Polars可以有效处理大型数据集。还可以执行各种数据预处理任务，如数据清洗、转换和操作。 数据分析：借助Polars，您可以轻松分析大型数据集以获取有意义的见解并进行交付。它为我们提供了各种计算和统计计算的函数。还可以使用Polars进行时间序列分析。 除此之外，还有许多其他应用，例如数据连接和合并、使用强大的表达式语法过滤和查询数据、分析统计数据和总结等。由于其强大的应用，它可以在业务、电子商务、金融、医疗保健、教育、政府等各个领域使用。一个例子是从医院收集实时数据，分析患者的健康状况，并生成可视化，例如患某种疾病的患者的百分比等。 安装 在使用任何库之前，您必须先安装它。可以使用pip命令安装Polars库，如下所示：…
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