大家好，我是小f～
很多人在学习数据分析的时候，肯定都会用到pandas这个库，非常的实用！
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，pandas都能够很好的满足。
pandas最初发布于2008年，使用python、cython和c编写的。是一个超级强大、快速和易于使用的python库，用于数据分析和处理。
当然pandas也是有不足之处的，比如不具备多处理器，处理较大的数据集速度很慢。
今天，小f就给大家介绍一个新兴的python库——polars。
使用语法和pandas差不多，处理数据的速度却比pandas快了不少。
一个是大熊猫，一个是北极熊～
github地址：
使用文档：
polars是通过rust编写的一个库，polars的内存模型是基于apache arrow。
polars存在两种api，一种是eager api，另一种则是lazy api。
其中eager api和pandas的使用类似，语法差不太多，立即执行就能产生结果。
而lazy api就像spark，首先将查询转换为逻辑计划，然后对计划进行重组优化，以减少执行时间和内存使用。
安装polars，使用百度pip源。
# 安装polars pip install polars -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
安装成功后，开始测试，比较pandas和polars处理数据的情况。
使用某网站注册用户的用户名数据进行分析，包含约2600万个用户名的csv文件。
文件已上传公众号，获取方式见文末。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('users.csv')
print(df)
数据情况如下。
此外还使用了一个自己创建的csv文件，用以数据整合测试。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('fake_user.csv')
print(df)
得到结果如下。
首先比较一下两个库的排序算法耗时。
import timeit
import pandas as pd
start = timeit.default_timer()
df = pd.read_csv('users.csv')
df.sort_values('n', ascending=false)
stop = timeit.default_timer()
print('time: ', stop - start)
-------------------------
time: 27.555776743218303
可以看到使用pandas对数据进行排序，花费了大约28s。
import timeit
import polars as pl
start = timeit.default_timer()
df = pl.read_csv('users.csv')
df.sort(by_column='n', reverse=true)
stop = timeit.default_timer()
print('time: ', stop - start)
-----------------------
time: 9.924110282212496
polars只花费了约10s，这意味着polars比pandas快了2.7倍。
下面，我们来试试数据整合的效果，纵向连接。
import timeit
import pandas as pd
start = timeit.default_timer()
df_users = pd.read_csv('users.csv')
df_fake = pd.read_csv('fake_user.csv')
df_users.append(df_fake, ignore_index=true)
stop = timeit.default_timer()
print('time: ', stop - start)
------------------------
time: 15.556222308427095
使用pandas耗时15s。
import timeit
import polars as pl
start = timeit.default_timer()
df_users = pl.read_csv('users.csv')
df_fake = pl.read_csv('fake_user.csv')
df_users.vstack(df_fake)
stop = timeit.default_timer()
print('time: ', stop - start)
-----------------------
time: 3.475433263927698
polars居然最使用了约3.5s，这里polars比pandas快了4.5倍。
通过上面的比较，polars在处理速度上表现得相当不错。
可以是大家在未来处理数据时，另一种选择～
当然，pandas目前历时12年，已经形成了很成熟的生态，支持很多其它的数据分析库。
polars则是一个较新的库，不足的地方还有很多。
如果你的数据集对于pandas来说太大，对于spark来说太小，那么polars便是你可以考虑的一个选择。
文件地址：
链接:https://pan.baidu.com/s/14ffnopomqe38rlbauq5w7w 密码:nfqv
以上就是python polars库的使用简介的详细内容，更多关于python polars库的使用的资料请关注www.887551.com其它相关文章！
