Polars 数据类型概况
说明
《Python Polars》 教程正在筹划更新中，敬请期待！Polars 是一个高性能的数据处理库，特别适用于大数据集和需要并行计算的场景。如果你在处理大数据时遇到性能瓶颈，可以考虑尝试 Polars，它的延迟计算和并行化机制可以显著提升处理效率。
在 Polars 中，数据类型是数据操作和分析的基础。Polars 支持多种数据类型，核心基础数据结构是 Series 和 DataFrame。通过这些数据类型，Polars 能够处理多样化的任务，从简单的统计到复杂的时序分析，满足高性能和可扩展性的需求。
核心数据类型
Polars 提供的核心基础数据结构是 Series 和 DataFrame，同时还提供了 LazyFrame、表达式（Expressions）和 选择器（Selectors） 类型对数据进行操作。
这些类型的特点分别是：
Series
- Series 是 Polars 中的基本数据类型，可以看作是一列数据，类似于 Pandas 的
pd.Series。 - 每个 Series 包含单一数据类型（例如，整数、浮点数、字符串等）。
- 数据类型由 Polars 自动推断，可以通过
.dtype属性查看。
- Series 是 Polars 中的基本数据类型，可以看作是一列数据，类似于 Pandas 的
DataFrame
- DataFrame 是由多个 Series 组成的二维表格数据结构。
- 每列是一个 Series，且可以有不同的数据类型。
- 支持多种操作，如筛选、分组和聚合，适合结构化数据的操作。
LazyFrame
- LazyFrame 是惰性评估的 DataFrame，用于延迟执行计算。
- 通过构建查询计划来优化数据处理，适合大数据集的复杂操作。
- 在执行
collect()方法后，LazyFrame 会转化为 DataFrame，进行实际计算。
Expressions
- Polars 的表达式允许对 DataFrame 或 LazyFrame 的列进行高效的操作，例如：过滤、转换和聚合。
- 表达式可以用来链式组合，避免创建中间变量，从而优化性能。
Selectors
- Selectors 提供了一种简洁的方式来选择符合特定条件的列，例如基于列名、数据类型等条件筛选。
- Selectors 可与 Polars 的表达式系统无缝集成，通过链式操作简化复杂的列选择逻辑。
- Selectors 的设计目的是让列操作更加高效且可读性更强，尤其是在处理大型或复杂的 DataFrame 时。
数据类型支持
Series 是一种一维的同质数据结构。所谓“同质”，是指 Series 中的所有元素都具有相同的数据类型。
Polars 支持多种内部数据类型，包括但不限于：
- 数值类型：
Int8、Int16、Int32、Int64、UInt8等。 - 浮点数：
Float32、Float64。 - 布尔值：
Boolean。 - 字符串：
Utf8。 - 日期和时间：
Date、Datetime。 - 其他复杂类型：如
List和Struct，支持嵌套数据结构。
所有类型都支持用特殊值 null 表示缺失值。需要注意的是，这与浮点数数据类型中的特殊值 NaN 不同。
通过这些数据类型，Polars 能够处理多样化的任务，从简单的统计到复杂的时序分析，满足高性能和可扩展性的需求。
参考
- https://docs.pola.rs/user-guide/concepts/data-types-and-structures
更新时间：2024-12-08 16:28:59 标签：polars python 数据类型
