Python 数据分析库之polars使用详解

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概要

数据分析是现代应用程序和业务决策的关键组成部分。Python 作为一门强大的编程语言，拥有丰富的数据处理库和工具，其中之一就是 Polars。Polars 是一个现代化的数据操作和分析库，它提供了高性能的数据操作功能，支持链式方法调用，并且兼容 Pandas 和 Arrow 格式。本文将深入探讨 Python Polars，包括其基本概念、使用方法和示例代码。

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什么是 Python Polars？

Polars 是一个开源的数据操作库，旨在提供高性能、易用且功能强大的数据处理工具。与传统的数据操作库相比，Polars 具有许多优势：

• 性能卓越：Polars 使用 Rust 编写，具有出色的性能。它在大规模数据操作时比 Pandas 更快。

• 链式方法调用：Polars 支持链式方法调用，使数据处理流程更加清晰和易读。

• Pandas 兼容性：Polars 提供了与 Pandas 兼容的 API，可以轻松迁移现有的 Pandas 代码。

• Arrow 格式支持：Polars 支持 Apache Arrow 数据格式，与其他数据处理工具无缝集成。

安装 Python Polars

要开始使用 Python Polars，首先需要安装它。