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Pandas 是久负盛名的 Python 数据处理库，试图挑战它的后来者非常多。之前我们介绍过 CuDF，今天我们再分享一个高性能的DataFrame库，Polars。本文分享自数据studio，希望大家喜欢。
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。当然pandas目前作为Python数据分析的核心工具来说还是最强的。
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 在内部会使用其查询优化器确定执行最有效的方式。
离线处理: Polars支持通过其流式API进行离线数据转换。这使您能够处理结果，而无需同时将所有数据存储在内存中。
并行处理: Polars通过在可用的CPU核心之间分配工作负载，充分利用计算机性能，而无需额外配置。
矢量化查询引擎: Polars使用 Apache Arrow，一种列式数据格式，以矢量化方式处理查询。它使用 SIMD 来优化CPU使用。
User guide: https://pola-rs.github.io/polars/user-guide/
API reference: https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/io.html
介绍
Polars 的目标是提供一个闪电般快速的 DataFrame 库，具有以下特点：
利用计算机上所有可用的核心。
通过优化查询来减少不必要的工作/内存分配。
处理比可用 RAM 更大得多的数据集。
具有一致且可预测的 API。
具有严格的模式（在运行查询之前应该知道数据类型）。
Polars 是用 Rust 编写的，这使得它具有 C/C++ 性能，并允许它完全控制查询引擎中的性能关键部分。因此，Polars 为此付出了很大的努力：
减少冗余的复制。
高效地遍历内存缓存。
在并行性中最小化争用。
以块处理数据。
重用内存分配。
基础
Series & DataFrames
Series 是一个一维数据结构。在一个 Series 中，所有元素都具有相同的数据类型（例如，整数、字符串）。下面的片段展示了如何创建一个简单的带有名称的 Series 对象。
import polars as pl
import numpy as np
s = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5])
print(s)
s = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5])
print(s.min())
print(s.max())
s = pl.Series("a", ["polar", "bear", "arctic", "polar fox", "polar bear"])
s2 = s.str.replace("polar", "pola")
print(s2)
from datetime import date
start = date(2001, 1, 1)
stop = date(2001, 1, 9)
s = pl.date_range(start, stop, interval="2d", eager=True)
print(s.dt.day())DataFrame 是一个二维数据结构，由一个或多个 Series 支持，可以看作是对一系列（例如列表）Series的抽象。在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT，还可以定义自定义函数。
from datetime import datetime
df = pl.DataFrame(
{
"integer": [1, 2, 3, 4, 5],
"date": [
datetime(2022, 1, 1),
datetime(2022, 1, 2),
datetime(2022, 1, 3),
datetime(2022, 1, 4),
datetime(2022, 1, 5),
],
"float": [4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
}
)
print(df)
print(df.head(3))
print(df.describe())Reading & writing
import polars as pl
from datetime import datetime
df = pl.DataFrame(
{
"integer": [1, 2, 3],
"date": [
datetime(2022, 1, 1),
datetime(2022, 1, 2),
datetime(2022, 1, 3),
],
"float": [4.0, 5.0, 6.0],
}
)
print(df)
df.write_csv("output.csv")
df_csv = pl.read_csv("output.csv")
print(df_csv)
df_csv = pl.read_csv("output.csv", try_parse_dates=True)
print(df_csv)Expressions
import polars as pl
# 创建一个简单的 DataFrame
data = {'column1': [1, 2, 3],
'column2': ['a', 'b', 'c']}
df = pl.DataFrame(data)
# 使用表达式进行选择
selected_df = df.select(['column1'])
# 使用表达式进行过滤
filtered_df = df.filter(df['column1'] > 1)
selected_df
filtered_df拼接
df = pl.DataFrame(
{
"a": np.arange(0, 8),
"b": np.random.rand(8),
"d": [1, 2.0, np.NaN, np.NaN, 0, -5, -42, None],
}
)
df2 = pl.DataFrame(
{
"x": np.arange(0, 8),
"y": ["A", "A", "A", "B", "B", "C", "X", "X"],
}
)
joined = df.join(df2, left_on="a", right_on="x")
print(joined)
stacked = df.hstack(df2)
print(stacked)概念
Data types
Polars 完全基于 Arrow 数据类型，并由 Arrow 内存数组支持。这使得数据处理在缓存效率和跨进程通信方面得到良好支持。大多数数据类型都与 Arrow 的实现完全一致，但有一些例外，如 Utf8（实际上是 LargeUtf8）、Categorical 和 Object（支持有限）等。以下是一些数据类型：
| 分组 | 类型 | 详细信息 |
|---|---|---|
| 数值 | Int8 | 8 位有符号整数。 |
Int16 | 16 位有符号整数。 | |
Int32 | 32 位有符号整数。 | |
Int64 | 64 位有符号整数。 | |
UInt8 | 8 位无符号整数。 | |
UInt16 | 16 位无符号整数。 | |
UInt32 | 32 位无符号整数。 | |
UInt64 | 64 位无符号整数。 | |
Float32 | 32 位浮点数。 | |
Float64 | 64 位浮点数。 | |
| 嵌套 | Struct | 结构数组表示为 Vec<Series>，用于在单个列中打包多个/异构值。 |
List | 列表数组包含包含列表值的子数组和一个偏移数组（在内部实际上是 Arrow 的 LargeList）。 | |
| 时间 | Date | 日期表示，内部表示为距离 UNIX 纪元的天数，由 32 位有符号整数编码。 |
Datetime | 日期时间表示，内部表示为距离 UNIX 纪元的微秒数，由 64 位有符号整数编码。 | |
Duration | 表示时间差的类型，内部表示为微秒。通过减去 Date/Datetime 创建。 | |
Time | 时间表示，内部表示为距午夜的纳秒数。 | |
| 其他 | Boolean | 布尔类型，实际上是按位打包的。 |
Utf8 | 字符串数据（实际上在内部是 Arrow 的 LargeUtf8）。 | |
Binary | 以字节形式存储数据。 | |
Object | 有限支持的数据类型，可以是任何值。 | |
Categorical | 一组字符串的分类编码。 |
Contexts
Polars 已经开发了自己的领域特定语言（DSL）用于数据转换。该语言非常易于使用，允许进行复杂的查询，同时保持人类可读性。该语言的两个核心组件是上下文（Contexts）和表达式（Expressions），我们将在下一部分介绍表达式。
正如名称所示，上下文指的是需要评估表达式的上下文。有三个主要的上下文 [^1^]：
选择（Selection）:
df.select([..]),df.with_columns([..])过滤（Filtering）:
df.filter()分组/聚合（Group by / Aggregation）:
df.group_by(..).agg([..])
df = pl.DataFrame(
{
"nrs": [1, 2, 3, None, 5],
"names": ["foo", "ham", "spam", "egg", None],
"random": np.random.rand(5),
"groups": ["A", "A", "B", "C", "B"],
}
)
print(df)
# 基于df 进行计算，得到新的表格
out = df.select(
pl.sum("nrs"), # nrs的和
pl.col("names").sort(), # names排序后的结果
pl.col("names").first().alias("first name"), # names第一个值
(pl.mean("nrs") * 10).alias("10xnrs"), # nrs的均值 * 10
)
print(out)
# 原始df 新增列
df = df.with_columns(
pl.sum("nrs").alias("nrs_sum"),
pl.col("random").count().alias("count"),
)
print(df)
out = df.filter(pl.col("nrs") > 2)
print(out)
out = df.group_by("groups").agg(
pl.sum("nrs"), # sum nrs by groups
pl.col("random").count().alias("count"), # count group members
# sum random where name != null
pl.col("random").filter(pl.col("names").is_not_null()).sum().name.suffix("_sum"),
pl.col("names").reverse().alias("reversed names"),
)
print(out)Lazy / eager API
Polars支持两种操作模式：lazy（延迟）和eager（即时）。在eager API中，查询会立即执行，而在lazy API中，查询只有在“需要”时才会被评估。
!wget https://mirror.coggle.club/dataset/heart.csv
!head heart.csv
df = pl.read_csv("heart.csv")
df_small = df.filter(pl.col("age") > 5)
df_agg = df_small.group_by("sex").agg(pl.col("chol").mean())
print(df_agg)
q = (
pl.scan_csv("heart.csv")
.filter(pl.col("age") > 5)
.group_by("sex")
.agg(pl.col("chol").mean())
)
# 生成了计算逻辑
df = q.collect() # 真正计算
print(df)Streaming API
https://pola-rs.github.io/polars/user-guide/concepts/streaming/
Lazy API的另一个额外好处是它允许以流式方式执行查询。与一次性处理所有数据不同，Polars可以按批执行查询，使您能够处理大于内存的数据集。
q = (
pl.scan_csv("heart.csv")
.filter(pl.col("age") > 5)
.group_by("sex")
.agg(pl.col("chol").mean())
)
df = q.collect(streaming=True)
print(df)表达式
Basic operators
df = pl.DataFrame(
{
"nrs": [1, 2, 3, None, 5],
"names": ["foo", "ham", "spam", "egg", None],
"random": np.random.rand(5),
"groups": ["A", "A", "B", "C", "B"],
}
)
print(df)
df_numerical = df.select(
(pl.col("nrs") + 5).alias("nrs + 5"),
(pl.col("nrs") - 5).alias("nrs - 5"),
(pl.col("nrs") * pl.col("random")).alias("nrs * random"),
(pl.col("nrs") / pl.col("random")).alias("nrs / random"),
)
print(df_numerical)
df_logical = df.select(
(pl.col("nrs") > 1).alias("nrs > 1"),
(pl.col("random") <= 0.5).alias("random <= .5"),
(pl.col("nrs") != 1).alias("nrs != 1"),
(pl.col("nrs") == 1).alias("nrs == 1"),
((pl.col("random") <= 0.5) & (pl.col("nrs") > 1)).alias("and_expr"), # and
((pl.col("random") <= 0.5) | (pl.col("nrs") > 1)).alias("or_expr"), # or
)
print(df_logical)Column selections
from datetime import date, datetime
df = pl.DataFrame(
{
"id": [9, 4, 2],
"place": ["Mars", "Earth", "Saturn"],
"date": pl.date_range(date(2022, 1, 1), date(2022, 1, 3), "1d", eager=True),
"sales": [33.4, 2142134.1, 44.7],
"has_people": [False, True, False],
"logged_at": pl.datetime_range(
datetime(2022, 12, 1), datetime(2022, 12, 1, 0, 0, 2), "1s", eager=True
),
}
).with_row_count("rn")
print(df)
out = df.select(pl.col("*"))
# Is equivalent to
out = df.select(pl.all())
print(out)
out = df.select(pl.col("*").exclude("logged_at", "rn"))
print(out)
out = df.select(pl.col("date", "logged_at").dt.to_string("%Y-%h-%d"))
print(out)
out = df.select(pl.col("^.*(as|sa).*$"))
print(out)
out = df.select(pl.col(pl.Int64, pl.UInt32, pl.Boolean).n_unique())
print(out)
import polars.selectors as cs
out = df.select(cs.numeric() - cs.first())
print(out)
out = df.select(cs.contains("rn"), cs.matches(".*_.*"))
print(out)Functions
df = pl.DataFrame(
{
"nrs": [1, 2, 3, None, 5],
"names": ["foo", "ham", "spam", "egg", "spam"],
"random": np.random.rand(5),
"groups": ["A", "A", "B", "C", "B"],
}
)
print(df)
df_samename = df.select(pl.col("nrs") + 5)
print(df_samename)
df_alias = df.select(
(pl.col("nrs") + 5).alias("nrs + 5"),
(pl.col("nrs") - 5).alias("nrs - 5"),
)
print(df_alias)
df_alias = df.select(
pl.col("names").n_unique().alias("unique"),
pl.approx_n_unique("names").alias("unique_approx"),
)
print(df_alias)
df_conditional = df.select(
pl.col("nrs"),
pl.when(pl.col("nrs") > 2)
.then(pl.lit(True))
.otherwise(pl.lit(False))
.alias("conditional"),
)
print(df_conditional)转换
类型转换（Casting）将列的底层 DataType 转换为新的数据类型。Polars 使用 Arrow 在内存中管理数据，并依赖于 Rust 实现中的计算核心 来执行转换。类型转换通过 cast() 方法实现。
cast 方法包括一个 strict 参数，该参数确定当 Polars 遇到无法从源 DataType 转换为目标 DataType 的值时的行为。默认情况下，strict=True，这意味着 Polars 将引发错误，通知用户转换失败，并提供无法转换的值的详细信息。另一方面，如果 strict=False，无法转换为目标 DataType 的任何值都将悄悄地转换为 null。
df = pl.DataFrame(
{
"integers": [1, 2, 3, 4, 5],
"big_integers": [1, 10000002, 3, 10000004, 10000005],
"floats": [4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
"floats_with_decimal": [4.532, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5],
}
)
print(df)
out = df.select(
pl.col("integers").cast(pl.Float32).alias("integers_as_floats"),
pl.col("floats").cast(pl.Int32).alias("floats_as_integers"),
pl.col("floats_with_decimal")
.cast(pl.Int32)
.alias("floats_with_decimal_as_integers"),
)
print(out)
out = df.select(
pl.col("integers").cast(pl.Int16).alias("integers_smallfootprint"),
pl.col("floats").cast(pl.Float32).alias("floats_smallfootprint"),
)
print(out)
df = pl.DataFrame(
{
"integers": [1, 2, 3, 4, 5],
"float": [4.0, 5.03, 6.0, 7.0, 8.0],
"floats_as_string": ["4.0", "5.0", "6.0", "7.0", "8.0"],
}
)
out = df.select(
pl.col("integers").cast(pl.Utf8),
pl.col("float").cast(pl.Utf8),
pl.col("floats_as_string").cast(pl.Float64),
)
print(out)
df = pl.DataFrame(
{
"integers": [-1, 0, 2, 3, 4],
"floats": [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
"bools": [True, False, True, False, True],
}
)
out = df.select(pl.col("integers").cast(pl.Boolean), pl.col("floats").cast(pl.Boolean))
print(out)
from datetime import date, datetime
df = pl.DataFrame(
{
"date": pl.date_range(date(2022, 1, 1), date(2022, 1, 5), eager=True),
"datetime": pl.datetime_range(
datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 5), eager=True
),
}
)
out = df.select(pl.col("date").cast(pl.Int64), pl.col("datetime").cast(pl.Int64))
print(out)Strings
df = pl.DataFrame({"animal": ["Crab", "cat and dog", "rab$bit", None]})
out = df.select(
pl.col("animal").str.len_bytes().alias("byte_count"),
pl.col("animal").str.len_chars().alias("letter_count"),
)
print(out)
out = df.select(
pl.col("animal"),
pl.col("animal").str.contains("cat|bit").alias("regex"),
pl.col("animal").str.contains("rab$", literal=True).alias("literal"),
pl.col("animal").str.starts_with("rab").alias("starts_with"),
pl.col("animal").str.ends_with("dog").alias("ends_with"),
)
print(out)Aggregation
https://pola-rs.github.io/polars/user-guide/expressions/aggregation/
df = pl.read_csv("heart.csv")
print(df)
q = (
df.lazy()
.group_by("sex")
.agg(
pl.count(),
pl.col("cp"),
pl.first("caa"),
)
.sort("count", descending=True)
.limit(5)
)
df = q.collect()
print(df)
q = (
df.lazy()
.group_by("sex")
.agg(
(pl.col("cp") == 1).sum().alias("anti"),
(pl.col("cp") == 2).sum().alias("pro"),
)
.sort("pro", descending=True)
.limit(5)
)
df = q.collect()
print(df)缺失值
df = pl.DataFrame(
{
"value": [1, None],
},
)
print(df)
null_count_df = df.null_count()
print(null_count_df)
df = pl.DataFrame(
{
"col1": [1, 2, 3],
"col2": [1, None, 3],
},
)
print(df)
fill_literal_df = df.with_columns(
pl.col("col2").fill_null(pl.lit(2)),
)
print(fill_literal_df)
fill_forward_df = df.with_columns(
pl.col("col2").fill_null(strategy="forward"),
)
print(fill_forward_df)
fill_median_df = df.with_columns(
pl.col("col2").fill_null(pl.median("col2")),
)
print(fill_median_df)
fill_interpolation_df = df.with_columns(
pl.col("col2").interpolate(),
)
print(fill_interpolation_df)Window functions
https://pola-rs.github.io/polars/user-guide/expressions/window/
!wget https://cdn.coggle.club/Pokemon.csv
!head Pokemon.csv
# then let's load some csv data with information about pokemon
df = pl.read_csv("Pokemon.csv")
print(df.head())
out = df.select(
"Type 1",
"Type 2",
pl.col("Attack").mean().over("Type 1").alias("avg_attack_by_type"),
pl.col("Defense")
.mean()
.over(["Type 1", "Type 2"])
.alias("avg_defense_by_type_combination"),
pl.col("Attack").mean().alias("avg_attack"),
)
print(out)
filtered = df.filter(pl.col("Type 2") == "Psychic").select(
"Name",
"Type 1",
"Speed",
)
print(filtered)
out = filtered.with_columns(
pl.col(["Name", "Speed"]).sort_by("Speed", descending=True).over("Type 1"),
)
print(out)Lists and Arrays
weather = pl.DataFrame(
{
"station": ["Station " + str(x) for x in range(1, 6)],
"temperatures": [
"20 5 5 E1 7 13 19 9 6 20",
"18 8 16 11 23 E2 8 E2 E2 E2 90 70 40",
"19 24 E9 16 6 12 10 22",
"E2 E0 15 7 8 10 E1 24 17 13 6",
"14 8 E0 16 22 24 E1",
],
}
)
print(weather)
out = weather.with_columns(pl.col("temperatures").str.split(" "))
print(out)
out = weather.with_columns(pl.col("temperatures").str.split(" ")).explode(
"temperatures"
)
print(out)
out = weather.with_columns(pl.col("temperatures").str.split(" ")).with_columns(
pl.col("temperatures").list.head(3).alias("top3"),
pl.col("temperatures").list.slice(-3, 3).alias("bottom_3"),
pl.col("temperatures").list.len().alias("obs"),
)
print(out)变形
Joins
| 策略 | 描述 |
|---|---|
inner | 返回两个数据框中具有匹配键的行。左框或右框中的非匹配行将被丢弃。 |
left | 返回左数据框中的所有行，无论是否在右数据框中找到匹配项。非匹配行的右列将被填充为null。 |
outer | 返回左右两个数据框中的所有行。如果在一个框中找不到匹配项，则从另一个框中的列将被填充为null。 |
cross | 返回左框中的所有行与右框中的所有行的笛卡尔积。重复的行将被保留；左框与右框的交叉连接的表长度始终为len(A) × len(B)。 |
asof | 在此连接中，匹配是根据最近的键而不是相等的键执行的左连接。 |
semi | 返回左框中具有与右框中相同的连接键的所有行。 |
anti | 返回左框中连接键不在右框中出现的所有行。 |
df_customers = pl.DataFrame(
{
"customer_id": [1, 2, 3],
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
}
)
print(df_customers)
df_orders = pl.DataFrame(
{
"order_id": ["a", "b", "c"],
"customer_id": [1, 2, 2],
"amount": [100, 200, 300],
}
)
print(df_orders)
df = df_customers.join(df_orders, on="customer_id", how="inner")
print(df)
df = df_customers.join(df_orders, on="customer_id", how="left")
print(df)
df = df_customers.join(df_orders, on="customer_id", how="outer")
print(df)
df = df_customers.join(df_orders, on="customer_id", how="cross")
print(df)
df_cars = pl.DataFrame(
{
"id": ["a", "b", "c"],
"make": ["ford", "toyota", "bmw"],
}
)
print(df_cars)
df_repairs = pl.DataFrame(
{
"id": ["c", "c"],
"cost": [100, 200],
}
)
print(df_repairs)
df = df_cars.join(df_repairs, on="id", how="inner")
print(df)
df = df_cars.join(df_repairs, on="id", how="semi")
print(df)
df = df_cars.join(df_repairs, on="id", how="anti")
print(df)
df_trades = pl.DataFrame(
{
"time": [
datetime(2020, 1, 1, 9, 1, 0),
datetime(2020, 1, 1, 9, 1, 0),
datetime(2020, 1, 1, 9, 3, 0),
datetime(2020, 1, 1, 9, 6, 0),
],
"stock": ["A", "B", "B", "C"],
"trade": [101, 299, 301, 500],
}
)
print(df_trades)
df_quotes = pl.DataFrame(
{
"time": [
datetime(2020, 1, 1, 9, 0, 0),
datetime(2020, 1, 1, 9, 2, 0),
datetime(2020, 1, 1, 9, 4, 0),
datetime(2020, 1, 1, 9, 6, 0),
],
"stock": ["A", "B", "C", "A"],
"quote": [100, 300, 501, 102],
}
)
print(df_quotes)
df_asof_join = df_trades.join_asof(df_quotes, on="time", by="stock")
print(df_asof_join)
df_asof_tolerance_join = df_trades.join_asof(
df_quotes, on="time", by="stock", tolerance="1m"
)
print(df_asof_tolerance_join)Concatenation
df_v1 = pl.DataFrame(
{
"a": [1],
"b": [3],
}
)
df_v2 = pl.DataFrame(
{
"a": [2],
"b": [4],
}
)
df_vertical_concat = pl.concat(
[
df_v1,
df_v2,
],
how="vertical",
)
print(df_vertical_concat)
df_h1 = pl.DataFrame(
{
"l1": [1, 2],
"l2": [3, 4],
}
)
df_h2 = pl.DataFrame(
{
"r1": [5, 6],
"r2": [7, 8],
"r3": [9, 10],
}
)
df_horizontal_concat = pl.concat(
[
df_h1,
df_h2,
],
how="horizontal",
)
print(df_horizontal_concat)Pivots
df = pl.DataFrame(
{
"foo": ["A", "A", "B", "B", "C"],
"N": [1, 2, 2, 4, 2],
"bar": ["k", "l", "m", "n", "o"],
}
)
print(df)
out = df.pivot(index="foo", columns="bar", values="N", aggregate_function="first")
print(out)
q = (
df.lazy()
.collect()
.pivot(index="foo", columns="bar", values="N", aggregate_function="first")
.lazy()
)
out = q.collect()
print(out)Melts
import polars as pl
df = pl.DataFrame(
{
"A": ["a", "b", "a"],
"B": [1, 3, 5],
"C": [10, 11, 12],
"D": [2, 4, 6],
}
)
print(df)
out = df.melt(id_vars=["A", "B"], value_vars=["C", "D"])
print(out)- EOF -
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