Python库巡礼--Polars
- 2026-01-31 19:13:17
Python库巡礼--PolarsPython的第三方库生态非常强大，涉及数据分析，机器学习，Web开发，可视化，自然语言，图像处理，自动化办公等。通过pip等包管理工具快速安装和升级，大幅提升了开发效率，并推动了跨学科应用的普及！ 今天我们看下Polars，一个用 Rust 编写的开源 DataFrame 库。它以极致性能、低内存占用和现代化设计著称，已成为 Pandas 的重要替代方案，特别适合处理中大型结构化数据。 
发展历程大致如下
下面是一些代码示例 熟悉sql的小伙伴们对这些操作应该不会陌生吧
推荐合集
时间 | 里程碑 |
|---|---|
2020年3月 | 由前 Adyen 数据科学家 Ritchie Vink 创建，初衷是学习 Rust 语言 |
2021–2022年 | 社区快速增长，GitHub 星标迅速上升，开始吸引企业用户 |
2023年8月 | 项目3周年，宣布成立商业公司支持开源发展 |
2025年 | 被 scikit-learn、Hugging Face Datasets、DuckDB 等主流库原生支持，生产环境采用率大幅提升 |
核心技术特点
1. Rust + Apache Arrow 架构
- 核心用 Rust 从头编写，无垃圾回收开销，内存安全
- 基于 Apache Arrow 列式内存模型，CPU 缓存友好
- 多线程并行执行（默认使用所有 CPU 核心）
2. 双模式执行引擎
模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
Eager | 立即执行，返回 | 小数据集、交互式分析 |
Lazy | 构建查询计划， | 大数据集、复杂管道、性能优化 |
3. 不可变设计
- Polars DataFrame 不可变（immutable），操作返回新对象
- Pandas DataFrame 可变（mutable），易引发意外副作用
- 不可变性带来更好的并行安全性和查询优化空间
4. 表达式 API（Expression API）
- 声明式语法，链式调用
- 查询优化器自动重排操作顺序（如谓词下推、投影下推）
1. 基础操作（Eager 模式）
import polars as pl# 创建 DataFramedf = pl.DataFrame({"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],"age": [25, 30, 35],"city": ["NYC", "LA", "Chicago"]})# 基本操作print(df.head(2)) # 前2行print(df.select("name")) # 选择列print(df.filter(pl.col("age") > 28)) # 过滤# 新增列（不可变：返回新 DataFrame）df_with_income = df.with_columns((pl.col("age") * 1000).alias("income"))
2. Lazy 模式（大数据集推荐）
# 读取 CSV 文件（仅构建查询计划，不立即加载）lazy_df = (pl.scan_csv("large_file.csv").filter(pl.col("status") == "active").select(["user_id", "timestamp", "value"]).group_by("user_id").agg(pl.col("value").sum().alias("total_value")).sort("total_value", descending=True).limit(100))# 此时数据尚未加载！# 执行查询并触发优化result = lazy_df.collect() # 查询优化器自动重排操作顺序
3. 高级功能：窗口函数
df = pl.DataFrame({"group": ["A", "A", "A", "B", "B", "B"],"value": [1, 2, 3, 4, 5, 6]})result = df.with_columns([pl.col("value").rank().over("group").alias("rank_in_group"),pl.col("value").mean().over("group").alias("group_mean"),pl.col("value").cum_sum().over("group").alias("cumsum")])print(result)
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