背景 polars学习系列文章，第6篇 Lazy / Eager API Lazy： 延迟、惰性 Eager： 即时、实时 该系列文章会分享到github，大家可以去下载jupyter文件，进行参考学习 仓库地址：https://github.com/DataShare-duo/polars_learn 小编运行环境 import sysprint('python 版本：',sys.ver

背景 polars学习系列文章，第3篇 数据类型转换。 该系列文章会分享到github，大家可以去下载jupyter文件 仓库地址：https://github.com/DataShare-duo/polars_learn 小编运行环境 import sysprint('python 版本：',sys.version.split('|')[0])#python 版本： 3.11.5 imp

案例背景 最近上班需要处理的都是百万，千万级的数据，pandas的性能已经不够看了（虽然它在处理数据上是真的很好用），公司都是用的polar和pyspark，我最近也学习了一些，然后写篇文章对比一下他们的常见用法。虽然他们都有数据框dataframe这个数据结构，但是具体用法还是有很多差异的。 数据选取 都是做数据分析的，那么就用最简单的机器学习数据集波士顿房价数据集吧，演示以下常见的数

Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库，可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的，但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括： 快速: Polars是从零开始编写的，紧密与机器结合，没有外部依赖。 I/O: 对所有常见数据存储层提供一流支持：本地、云存储和数据库。 易于使用: 以原始意图编写查询。Polars 在内部会使

如果使用 Python，肯定会使用的库之一就是 pandas。 这是一个优秀的库，可以轻松处理表数据，其中一个后继者的库是 Polars。 尤其是在速度方面比pandas有优势，可以看作是能够解决pandas的弱点。 这次，想测量一下 pandas 和 Polars 之间的处理速度，并验证哪一个更好，包括易用性。 最后总结以下三点： 执行速度library的便利可以用polar取代panda