Polars 資料處理引擎深度探索

Polars 作為新興的資料處理函式庫，解決了 Pandas 在處理大規模資料集時的一些效能瓶頸。它採用 Rust 編寫，並利用多核心計算和高效的記憶體管理，在速度和資源利用率方面表現出色。Polars 提供了與 Pandas 類別似的 API，方便使用者快速上手，同時也具備一些 Pandas 缺乏的特性，例如 Lazy Evaluation 和更豐富的資料型別支援，讓開發者能更彈性地處理資料。本文將會深入探討 Polars 的核心功能，並透過實際案例展示其在資料處理方面的優勢，讓讀者能更全面地瞭解 Polars 的應用價值。

問題

如何設定一個自訂欄位為索引？
如何根據索引標籤選擇資料？
如何刪除資料？
如何根據條件表示式篩選資料？
如何使用 apply() 方法對資料進行操作？
如何取得最大和最小的資料？
如何使用字串方法篩選文字資料？

圖表翻譯：

  graph LR
    A[設定索引] --> B[選擇資料]
    B --> C[刪除資料]
    C --> D[篩選資料]
    D --> E[對資料進行操作]
    E --> F[取得最大和最小的資料]
    F --> G[篩選文字資料]

探索 Polars 函式庫：Python 中的資料科學新選擇

前言

在前一章中，我們討論了 Pandas 函式庫在資料分析和操作中的應用。然而，Pandas 在處理大型資料集和複雜操作時可能會較慢，因為它是用 Python 這種動態語言編寫的。此外，Pandas 還可能因為將資料框儲存在記憶體中而導致記憶體不足。雖然 Pandas 的高階功能和簡潔的程式碼使其對初學者更容易上手，但其豐富的 API 和方法數量可能會讓人感到不知所措。因此，寫出高效的程式碼來處理大型資料集而不影響效能可能需要更深入的理解，使得 Pandas 對於許多初學者來說不那麼直接。

另一方面，Polars 是一個較新的資料框架函式庫，它解決了一些 Pandas 的限制。Polars 是用 Rust 這種編譯語言編寫的，Rust 以其速度和效率而聞名。Polars 還使用了一種更高效的記憶體佈局來儲存資料框，這使得它能夠處理比 Pandas 更大的資料集。此外，Polars 的語法與 Pandas 相似，使得已經熟悉 Pandas 的使用者能夠輕鬆學習。Polars 還能夠利用所有可用的 CPU 核心來加速計算。

安裝 Polars

您可以透過 pip 或 conda 來安裝 Polars。安裝命令分別是 pip install polars 和 conda install polars。在本章中，我們將使用 mypl 作為 Polars 函式庫的別名，因此匯入 Polars 時請使用 import polars as mypl。

章節結構

本章將涵蓋以下主題：

為什麼選擇 Polars 而非 Pandas：比較兩個函式庫的優缺點。
Pandas 和 Polars 的差異：深入探討兩個函式庫在設計和功能上的不同之處。
Polars 中的資料結構：瞭解 Polars 中的資料組織和儲存方式。
Polars 中的表示式重要性：探討如何使用表示式來操作和轉換資料。
Polars 中的懶載入 API：瞭解如何使用懶載入機制來提高效能和效率。

範例：過濾資料框中的字串

假設我們有一個包含字串欄位的資料框，我們可以使用 Polars 的字串方法來過濾符合特定條件的行。以下是一個簡單的範例：

import polars as mypl

# 建立一個示例資料框
df = mypl.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
    "age": [25, 30, 35, 40]
})

# 過濾包含 "a" 的名字
filtered_df = df.filter(df["name"].str.contains("a"))

print(filtered_df)

範例：聚合資料

Polars 也提供了強大的聚合功能，允許您根據不同的條件對資料進行分組和計算。以下是一個簡單的範例：

import polars as mypl

# 建立一個示例資料框
df = mypl.DataFrame({
    "category": ["A", "B", "A", "B", "A", "B"],
    "value": [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# 根據類別對值進行分組和求和
aggregated_df = df.groupby("category").agg(mypl.sum("value"))

print(aggregated_df)

傳回指定行範圍的資料

如果您想要傳回資料框中的特定行範圍（例如第 20 行到第 25 行），您可以使用以下程式碼：

import polars as mypl

# 建立一個示例資料框
df = mypl.DataFrame({
    "name": ["Alice"] * 30,
    "age": list(range(20, 50))
})

# 傳回第 20 行到第 25 行
result_df = df[19:25]  # 注意：索引從 0 開始

print(result_df)

這些範例展示了 Polars 的基本功能和操作方法。在接下來的章節中，我們將更深入地探討 Polars 的各個方面，包括其優勢、資料結構、表示式、懶載入 API 等。

探索 Polars：Python 中的高效資料操控函式庫

在這篇文章中，我們將深入探討 Polars 這個 Python 資料操控函式庫，瞭解它與 Pandas 的差異，並探索其優勢和特點。首先，我們將比較 Polars 和 Pandas，強調 Polars 的獨特優勢和功能。接下來，我們將探討 Polars 的資料型別，包括數值、巢狀、時間和其他型別，為讀者提供對資料結構的深入理解。

Polars 和 Pandas 的差異

Polars 和 Pandas 是兩個常用的 Python 資料操控函式庫，但它們有著不同的設計哲學和優勢。以下是幾個原因，為什麼你可能會選擇 Polars 而不是 Pandas：

效能：Polars 通常比 Pandas 快，尤其是在處理大型資料集和複雜操作時。
可擴充套件性：Polars 可以處理比 Pandas 更大的資料集，而不會遇到記憶體錯誤。
易用性：Polars 的語法與 Pandas 相似，使得已經熟悉 Pandas 的使用者可以輕鬆學習。
功能：Polars 有一些 Pandas 沒有的功能，例如懶執行和流式支援。

Polars 的資料型別

Polars 的資料型別可以分為以下幾類別：

數值型別：包括整數、浮點數和布林值等。
巢狀型別：包括列表、元組和字典等。
時間型別：包括日期、時間和時間戳等。
其他型別：包括字串、空值等。

Polars 的資料結構

Polars 的資料結構包括系列（Series）和資料框（DataFrame）。系列是一維的資料結構，而資料框是二維的資料結構。讀者將學習如何建立和操作這些資料結構。

Polars 的上下文

Polars 的上下文是指用於選擇和過濾資料的操作。讀者將學習如何使用上下文進行資料操作，包括選擇、過濾和分組等。

分組和聚合

Polars 的分組和聚合功能允許讀者對資料進行分組和聚合操作。這些操作可以用於計算統計量、分組和過濾資料等。

表示式

Polars 的表示式是一種強大的工具，允許讀者進行複雜的資料轉換。讀者將學習如何使用表示式進行資料操作，包括選擇、過濾和分組等。

Lazy API

Polars 的 Lazy API 是一種高效的 API，允許讀者進行懶執行和流式支援。這種 API 可以提高效能和資源利用率。

圖表翻譯：

此圖表示了本文的邏輯結構，從開始到結束，依次介紹了 Polars 和 Pandas 的差異、Polars 的資料型別、Polars 的資料結構、Polars 的上下文、分組和聚合、表示式和 Lazy API 等內容。每個節點代表了一個主要內容，箭頭表示了邏輯之間的關係。

資料處理引擎之間的差異

在資料科學和分析領域中，選擇合適的資料處理引擎至關重要。Pandas和Polars是兩個流行的選擇，每個都有其優缺點。在本文中，我們將探討Pandas和Polars之間的差異，幫助您為您的資料分析需求做出明智的選擇。

評估方式

Pandas支援急迫評估，也就是說，當表示式被遇到時，它會立即被評估。另一方面，Polars支援懶惰執行，它會先檢查查詢，然後最佳化查詢，並尋找加速查詢或減少記憶體使用的方法。

資料表示

在內部，Pandas使用NumPy陣列來表示資料，而Polars則使用由玄貓開發的內部機制。

核心計算

Pandas主要使用單核心計算，而Polars可以利用多核心進行計算，從而提高效能。

資料型別

Polars的資料型別根據Arrow，並由玄貓提供支援。Polars的數值型別包括有符號和無符號整數以及浮點數值。以下是數值型別的詳細列表：

序號	數值型別	詳細	範圍
1	Int8	8位元有符號整數	-2^7到2^7-1
2	Int16	16位元有符號整數	-2^15到2^15-1

內容解密：

上述表格展示了Polars中數值型別的範圍。瞭解這些範圍對於避免資料溢位和確保精確計算至關重要。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[選擇資料引擎] --> B[評估方式]
    B --> C[急迫評估]
    B --> D[懶惰執行]
    C --> E[Pandas]
    D --> F[Polars]
    F --> G[多核心計算]
    E --> H[單核心計算]

此圖表展示了選擇資料引擎的流程以及Pandas和Polars之間的差異。

數值型別概覽

在電腦科學中，數值型別是指用於表示數值的資料型別。不同的數值型別具有不同的範圍和精確度，適合於不同的應用場景。

整數型別

整數型別包括有符號整數和無符號整數。有符號整數可以表示正數、負數和零，而無符號整數只能表示非負整數。

Int8：8 位元有符號整數，範圍從 -128 到 127。
Int16：16 位元有符號整數，範圍從 -32,768 到 32,767。
Int32：32 位元有符號整數，範圍從 -2,147,483,648 到 2,147,483,647。
Int64：64 位元有符號整數，範圍從 -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807。

無符號整數型別包括：

UInt8：8 位元無符號整數，範圍從 0 到 255。
UInt16：16 位元無符號整數，範圍從 0 到 65,535。
UInt32：32 位元無符號整數，範圍從 0 到 4,294,967,295。
UInt64：64 位元無符號整數，範圍從 0 到 18,446,744,073,709,551,615。

浮點數型別

浮點數型別用於表示實數，包括小數點和科學計數法表示的數字。

Float32：32 位元浮點數，精確度約為 7-8 位十進位制數字，範圍從非常接近零到約 3.4 x 10^38。
Float64：64 位元浮點數，精確度約為 15-17 位十進位制數字，範圍從非常接近零到約 1.8 x 10^308。

浮點數結構

浮點數的結構包括：

符號位：1 位元，用於表示數字的正負號。
指數：用於表示浮點數的尺度。
尾數（或稱為有效位數）：用於表示浮點數的精確度。

32 位元浮點數（Float32）具有 1 位元符號位、8 位元指數和 23 位元尾數。64 位元浮點數（Float64）具有 1 位元符號位、11 位元指數和 52 位元尾數。

適用場景

不同數值型別適合於不同的應用場景：

整數型別：適合於需要精確表示整數的場景，如計數、索引等。
浮點數型別：適合於需要表示實數的場景，如科學計算、工程計算等。

內容解密：

上述內容介紹了不同數值型別的特點和適用場景。瞭解這些內容可以幫助開發者選擇適合的資料型別來表示不同的數值，從而保證程式的正確性和效率。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[整數型別] -->|有符號|> B[Int8]
    A -->|有符號|> C[Int16]
    A -->|有符號|> D[Int32]
    A -->|有符號|> E[Int64]
    A -->|無符號|> F[UInt8]
    A -->|無符號|> G[UInt16]
    A -->|無符號|> H[UInt32]
    A -->|無符號|> I[UInt64]
    J[浮點數型別] -->|32位元|> K[Float32]
    J -->|64位元|> L[Float64]

此圖表展示了不同整數型別和浮點數型別之間的關係。瞭解這些關係可以幫助開發者選擇適合的資料型別來表示不同的數值。

探索 Polars：Python 中的高效資料操控函式庫 (結論)

從效能評估視角來看，Polars 藉由多核心處理和惰性求值等機制，展現出比 Pandas 更優越的執行效率，尤其在處理大型資料集時更為顯著。然而，Polars 作為一個相對新穎的函式庫，其社群規模和支援資源仍不及 Pandas 豐富。技術整合視角來看，Polars 與 Apache Arrow 的深度整合，有助於提升資料交換效率和互通性，但也對系統的 Arrow 相依性提出了要求。考量到 Pandas 在資料科學領域的成熟生態和廣泛應用，對於已熟悉 Pandas 的團隊，直接轉換至 Polars 可能需要額外學習成本。玄貓認為，Polars 在追求極致效能的特定場景下，例如高頻交易或大資料分析，展現出其獨特價值，值得深入探討與應用。對於資源有限的新專案，Polars 也是一個值得考慮的選項。隨著社群的持續發展和功能的逐步完善，Polars 未來有望在資料科學領域扮演更重要的角色。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。