文章目录前言一、准备二、Polars 使用介绍三、Polars 高级使用总结 前言Polars 是一个速度极快的 DataFrames 库。它拥有以下特性：1.多线程2.强大的表达式API3.查询优化下面给大家简单介绍一下这个模块的使用方式。一、准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。(可选1) 如果你用P
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2023-08-14 12:52:01
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Summary – Release highlights(摘要)新特性PEP 498, formatted string literals. （格式化的字符串文字。）PEP 515, underscores in numeric literals. （以数字文字表示。）PEP 526, syntax for variable annotations. （变量注释的语法。）PEP 525, a
# 使用Python中的Polars库计算分位数
在数据分析和统计学中，分位数是一个非常重要的概念，它可以帮助我们了解数据分布的特征。在Python中，我们可以使用Polars库来计算分位数。Polars是一个高性能的数据操作库，它提供了类似于pandas的数据帧操作，但在性能上有着更好的表现。
在本文中，我们将介绍如何使用Polars库来计算数据的分位数，并给出一些示例代码来演示其用法。
polars 库文档查看【点击】数据结构与特征：DataFrame structSeries structSeries traitChunkedArray struct数据读写
原创
2022-08-26 10:13:29
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DataFrame的定义 1 data = {
2 'color': ['blue', 'green', 'yellow', 'red', 'white'],
3 'object': ['ball', 'pen', 'pecil', 'paper', 'mug'],
4 'price': [1.2, 1, 2.3, 5, 6]
5 }
6 frame0 = pd
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
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2021-05-26 15:00:09
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最近在尝试用 polars 做数据分析, 发现不管是中文还是英文文档都很少, 而且和 pandas 相比有不
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2022-06-20 05:39:57
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前言：python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japronto，resquests per second可达百万级。python还有一个优势是库（第三方库）极为丰富，运用十分方便。asyncio是python3.4版本引入到标准库，py
polars 基于rust 开发，使用了arrow 列式存储格式实现的dataframe 框架 支持的特性 lazy ｜ eager 之行 多线程
print()—打印输出print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)将 objects 打印输出至 file 指定的文本流，以 sep 分隔并在末尾加上 end。 sep 、 end 、 file 和 flush 必须以关键字参数的形式给出。所有非关键字参数都会被转换为字符串，就像是执行了 str() 一样，并会被
目录文件文件打开文件写入文件读取文件属性 文件变量、序列和对象中存储的数据只是暂时的，程序执行完成就会丢失，为了持久化存储程序中的数据，需要将文件保存在磁盘文件中通过python提供的内置函数操作数据，可以达到长时间保存的目的文件打开python中想要打开或创建一个文件，可以使用内置的open()函数创建一个文件对象 语法格式：open(file,mode='r',buffering=None,
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2023-08-11 20:59:17
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前言：针对这一目标，小编了解并尝试了通过python中的docx模块进行word文档自动化生成，于此将其基本方法与实现过程同大家交流分享。安装： 由于小编使用的是python3，实践过程中发现，如果直接使用pip命令安装模块：pip install docx
import模块会因版本问题报错
，应前往：
https://www.
目录数值类型数值类型说明bool创建真假测试int对象创建进制进制转换10 进制转 2 进制8 进制转 2 进制八进制转二进制float对象创建精度丢失精度扩展complex创建对象数值通用方法数字类型转换基本数字运算对象属性、方法对象数值类型数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类python中数字有四种类型：bool (布尔)：True，False；不是 true 和 false，
快了4倍
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2021-07-16 11:33:07
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本文对Pandas和polar之间性能差异做了一个对比总结。Pandas在语法上更有吸引力（因为用的多习惯了），而Polars在处理更大的数据时提供了
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
相信对于不少的数据分析从业者来说呢，用的比较多的是Pandas以及SQL这两种工具，Pandas不但能够对数据集进行清理与分析，并且还能够绘制各种各样的炫酷的图表，但是遇到数据集很大的时候要是还使用Pandas来处理显然有点力不从心。今天我就来介绍另外一个数据处理与分析工具，叫做Polars，它在数据处理的速度上更快，当然里面还包括两种API，一种是
原创
2022-04-20 18:23:55
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python中的Polars库什么是polarsPolars 是一个用于数据处理的 Python 库，提供了类似于 Pandas 的 API，但却更加快速和内存高效。Polars 能够处理非常大的数据集，并在运行时对其进行快速操作。它具有类似 Pandas 的 API，可以进行诸如筛选、聚合和转换等常见操作。此外，Polars 还提供了一个更加直观和易于使用的 API，可以让你轻松地使用一些复杂的
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对于我们日常的数据清理、预处理和分析方面的大多数任务，Pandas已经绰绰有余。但是当数据量变得非常大时，它的性能开始下降。我
