高效處理大型資料集需要能夠提供快速 土耳其電話號碼列表 計算和優化操作的工具。這就是Polars發揮作用的地方。 Polars 是一個功能強大的開源程式庫，專為 Python 中的高效能資料操作和分析而設計。
極地特徵
Polars是一個完全用 Rust 編寫的 DataFrame 庫，旨在為 Python 開發人員提供可擴展且高效的資料處理框架，並被認為是非常流行的 pandas 庫的替代品。它提供了廣泛的功能，可促進各種資料操作和分析任務。使用 Polars 的一些主要功能和優勢包括：
1. 速度和性能
Polars 的設計充分考慮了效能。它利用並行處理和記憶體優化技術，使其能夠比傳統方法更快地處理大型資料集。
2. 資料操作能力
Polars 提供了用於資料操作的綜合工具包，包括篩選、排序、分組、連接和聚合資料等基本操作。儘管由於相對新穎，Polars 可能沒有 Pandas 那樣廣泛的功能，但它涵蓋了 Pandas 中約 80% 的常見操作。
3. 表達語法
Polars 採用簡潔直覺的語法，使其易於學習和使用。它的語法讓人想起 pandas 等流行的 Python 庫，讓用戶快速適應 Polars 並利用他們現有的知識。
4. DataFrame與系列結構
Polars 的核心是 DataFrame 和 Series 結構，它們為處理表格資料提供了熟悉且強大的抽象。 Polars 中的 DataFrame 操作可以連結在一起，從而實現高效、簡潔的資料轉換。
5.Polars支援惰性求值
Polars 結合了惰性評估，涉及檢查和優化查詢以增強其效能並最大限度地減少記憶體消耗。使用 Polars 時，該程式庫會分析您的查詢並尋找機會加快其執行或減少記憶體使用。相較之下，Pandas 僅支援急切求值，即表達式在遇到表達式時立即求值。
當我們有熊貓時，為什麼選擇 Polars？
pandas是一個被廣泛採用的函式庫，以其靈活性和易用性而聞名。然而，在處理大型資料集時，Pandas 由於依賴單一執行緒執行而可能會遇到效能瓶頸。隨著資料集大小的增加，處理時間可能會變得非常長，從而限制了生產力。
Polars 專為高效處理大型資料集而設計。憑藉其惰性評估策略和並行執行能力，Polars 擅長快速處理大量資料。透過將運算分佈在多個 CPU 核心上，Polars 利用並行性來提供令人印象深刻的效能提升。請參閱 Yuki 的 Pandas 和 Polars 速度對比測試。
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圖片來源
有關Polars 與 pandas的完整比較，請查看我們單獨的文章。
安裝極地
Polars 可以透過 Python 套件管理器 pip 安裝。打開命令列介面並執行以下命令：
install polars
供電
在 Polars 中載入資料集
