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【数据分析】Polars快速入门指南：掌握高效数据处理的核心技巧

developer.chat
27 April 2025
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Polars Get Started

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Polars快速入门指南：掌握高效数据处理的核心技巧

本文是Polars数据处理库的完整入门教程，涵盖从安装配置到核心操作的全流程指南，助您快速掌握这款高性能数据工具的精髓。

环境配置（支持Python/Rust双生态）

​​Python安装​​

bash
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pip install polars

​​Rust安装​​

toml
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# Cargo.toml
[dependencies]
polars = { version = "x", features = ["lazy", "csv", "temporal"]}

数据读写全支持

支持CSV/JSON/Parquet等格式及云存储、数据库对接：

rust
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// 创建示例数据框
let df = df!(
    "姓名" => ["张三", "李四", "王五"],
    "出生日期" => [19900101, 19851215, 20000520],
    "体重(kg)" => [65.0, 72.5, 58.3],
    "身高(m)" => [1.75, 1.82, 1.68]
).unwrap();

// 写入CSV
CsvWriter::new(&mut file).finish(&mut df)?;

// 读取CSV
let df_csv = CsvReader::new(file).finish()?;

核心操作四剑客

1. 数据选择（Select）

rust
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df.lazy()
  .select([
      col("姓名"),
      col("出生日期").dt().year().alias("出生年份"),
      (col("体重") / col("身高").pow(2)).alias("BMI")
  ])
  .collect()?;

输出示例：

┌──────┬────────────┬───────────┐
│ 姓名 │ 出生年份   │ BMI       │
├──────┼────────────┼───────────┤
│ 张三 │ 1990       │ 21.22     │
│ 李四 │ 1985       │ 21.88     │
└──────┴────────────┴───────────┘

2. 动态列操作（With Columns）

rust
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df.lazy()
  .with_columns([
      col("身高").round(2).alias("修正身高"),
      lit(2023).alias("当前年份")
  ])

3. 智能过滤（Filter）

rust
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// 筛选90后且BMI正常范围
df.lazy()
  .filter(
      col("出生年份").gt_eq(1990)
      & col("BMI").is_between(18.5, 24.0)
  )

4. 高级分组（Group By）

rust
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df.lazy()
  .group_by([col("出生年代")])
  .agg([
      mean("BMI").alias("平均BMI"),
      count().alias("样本量")
  ])

分组结果：

┌────────────┬────────────┬───────┐
│ 出生年代    │ 平均BMI     │ 样本量 │
├────────────┼────────────┼───────┤
│ 1990年代   │ 21.5       │ 150   │
│ 1980年代   │ 22.1       │ 200   │
└────────────┴────────────┴───────┘

数据融合双模式

横向关联（Join）

rust
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let joined_df = df1.lazy()
   .join(
       df2.lazy(), 
       [col("ID")], 
       JoinType::Inner
   )

纵向堆叠（Concat）

rust
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// 垂直拼接
let combined = concat(
    [df1.lazy(), df2.lazy()], 
    UnionArgs::Vertical
)?

性能优化技巧

  1. ​​延迟执行​​：所有操作默认Lazy模式，自动优化执行计划
  2. ​​多线程处理​​：自动利用CPU多核并行计算
  3. ​​内存映射​​：处理超大数据集时采用零拷贝技术
  4. ​​谓词下推​​：提前过滤减少数据处理量

企业级应用场景

  1. ​​实时日志分析​​：每秒处理百万级日志条目
  2. ​​基因组数据处理​​：高效处理TB级生物数据
  3. ​​金融风控建模​​：复杂指标实时计算
  4. ​​物联网数据处理​​：海量传感器数据聚合

通过本指南，您已掌握Polars的核心操作技巧。建议结合官方文档深入探索：
✅ 表达式优化技巧
✅ 自定义UDF开发
✅ 分布式集群部署
✅ Arrow内存格式深度集成

Polars凭借其Rust内核带来的极致性能，正在成为大数据处理领域的新标杆工具。立即开始您的数据极速之旅

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