安装方面，对于Python版本的要求，如需在centos 7上使用，可能需要创建一个包含python 3.8的chroot环境，具体步骤包括制作最小的centos 8环境并安装polars。总结来说，Polars凭借其易用性和高性能，为数据分析带来极大便利，无论是数据预处理、处理大量数据，还是进行复杂的分析操作，都值得尝试。
rust牵手python：超级易用超强性能数据分析库polars简介
Polars，这个由Rust编写的强大且易用的数据分析库，引入了Python支持，极大地简化了数据分析过程。以下将简要介绍其核心功能和使用方法。
首先，通过polars的read_csv函数，可以快速读取csv文件并返回DataFrame对象。例如，你可以筛选数据、分组计算，如对某一列进行过滤和求和操作。在eager模式下，数据处理即时执行；而lazy模式则提供优化的查询计划，fetch方法在调试时用于快速查看前500行。
polars支持一次分析多个csv文件，只需在scan_csv中使用通配符。此外，处理CSV时，需要明确指定列类型以避免数据溢出错误。join操作也相当方便，可以实现DataFrame之间的关联分析。
性能对比显示，polars在处理大规模数据时表现出色。比如，处理41GB数据集时，与awk相比，polars的速度快得多，只需要约2分钟，而在awk中则需要接近14分钟。
Polars利用Rust的高效性，结合Arrow列存储格式，提供内存优化和高效压缩。想深入了解其内部机制，可以参考相关博客文章。
在日常应用中，polars提供了多种数据分析功能，如求某列分布或文件路径的文件夹分布等。安装方面，对于Python版本的要求，如需在centos 7上使用，可能需要创建一个包含python 3.8的chroot环境，具体步骤包括制作最小的centos 8环境并安装polars。
总结来说，Polars凭借其易用性和高性能，为数据分析带来极大便利，无论是数据预处理、处理大量数据，还是进行复杂的分析操作，都值得尝试。2024-08-19
