工具（软件库）介绍

Polars 是一个用 Rust 编写的高性能数据处理和分析库，针对 Python 用户设计。它提供了类似于 Pandas 的 API，但专注于性能和效率，特别适合处理大型数据集。Polars 的特点包括：

高性能：利用 Rust 的高效内存管理和并行计算特性，为数据处理提供优越的速度。
内存高效：采用优化的数据结构，减少内存占用。
易于使用：提供了类似于 Pandas 的 API，易于上手和迁移。
支持延迟计算和表达式优化：允许构建复杂的数据处理管道，自动优化以提高性能。

下载地址

Polars 可以通过 Python 的包管理工具 pip 安装。您可以在 PyPI 或 Polars 的 GitHub 仓库找到相关信息和安装指导。

安装方式

安装 Polars 可以使用以下命令：

pip install polars  

这个命令将从 PyPI 安装 Polars 到您的 Python 环境中。

使用方式

使用 Polars 类似于使用 Pandas。您可以导入库，读取数据，然后利用其提供的丰富功能进行数据处理和分析。

代码示例

在这个扩展示例中，我将演示如何使用 Polars 进行更复杂的数据处理操作，包括数据加载、过滤、聚合、排序和连接。

Copy code  
import polars as pl  
  
# 加载数据  
df = pl.read_csv("example_data.csv")  
  
# 数据过滤  
filtered_df = df.filter(pl.col("column_name") > value)  
  
# 数据聚合  
aggregated_df = df.groupby("group_column").agg(  
    [  
        pl.col("value_column").mean().alias("mean_value")  
    ]  
)  
  
# 数据排序  
sorted_df = df.sort("sort_column")  
  
# 数据连接  
df2 = pl.DataFrame({"key": ["A", "B"], "value2": [1, 2]})  
joined_df = df.join(df2, on="key", how="left")  
  
# 显示最终结果  
print(joined_df)  
  
# 显示结果  
print(df)  

以上就是“polars，一个神奇的 python 库”的全部内容，希望对你有所帮助。
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