Polars 是一個使用 Apache Arrow 列格式作為記憶體模型，用Rust實作的，在Rust, Python以及Node.js中均可使用的速度極快的資料幀庫。
它有以下幾個特點：
- 懶|立即執行
- 多線程
- SIMD
- 查詢優化
- 強大的表達式API
- 支援多種語言：Rust、Python 等
了解更多内容可以點選這個使用者指南[1]。
Python代碼示例
>>> df = pl.DataFrame(
... {
... "A": [1, 2, 3, 4, 5],
... "fruits": ["banana", "banana", "apple", "apple", "banana"],
... "B": [5, 4, 3, 2, 1],
... "cars": ["beetle", "audi", "beetle", "beetle", "beetle"],
... }
... )
# embarrassingly parallel execution
# very expressive query language
>>> (
... df
... .sort("fruits")
... .select(
... [
... "fruits",
... "cars",
... pl.lit("fruits").alias("literal_string_fruits"),
... pl.col("B").filter(pl.col("cars") == "beetle").sum(),
... pl.col("A").filter(pl.col("B") > 2).sum().over("cars").alias("sum_A_by_cars"), # groups by "cars"
... pl.col("A").sum().over("fruits").alias("sum_A_by_fruits"), # groups by "fruits"
... pl.col("A").reverse().over("fruits").alias("rev_A_by_fruits"), # groups by "fruits
... pl.col("A").sort_by("B").over("fruits").alias("sort_A_by_B_by_fruits"), # groups by "fruits"
... ]
... )
... )
shape: (5, 8)
┌──────────┬──────────┬──────────────┬─────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ fruits ┆ cars ┆ literal_stri ┆ B ┆ sum_A_by_ca ┆ sum_A_by_fr ┆ rev_A_by_fr ┆ sort_A_by_B │
│ --- ┆ --- ┆ ng_fruits ┆ --- ┆ rs ┆ uits ┆ uits ┆ _by_fruits │
│ str ┆ str ┆ --- ┆ i64 ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ ┆ ┆ str ┆ ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞══════════╪══════════╪══════════════╪═════╪═════════════╪═════════════╪═════════════╪═════════════╡
│ "apple" ┆ "beetle" ┆ "fruits" ┆ 11 ┆ 4 ┆ 7 ┆ 4 ┆ 4 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "apple" ┆ "beetle" ┆ "fruits" ┆ 11 ┆ 4 ┆ 7 ┆ 3 ┆ 3 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "banana" ┆ "beetle" ┆ "fruits" ┆ 11 ┆ 4 ┆ 8 ┆ 5 ┆ 5 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "banana" ┆ "audi" ┆ "fruits" ┆ 11 ┆ 2 ┆ 8 ┆ 2 ┆ 2 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ "banana" ┆ "beetle" ┆ "fruits" ┆ 11 ┆ 4 ┆ 8 ┆ 1 ┆ 1 │
└──────────┴──────────┴──────────────┴─────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘
性能
Polars速度非常快，事實上，它是目前性能最好的解決方案之一。具體可參見h2oai’s db基準測試結果[2]。
此處我們自己用一些示例代碼來對比python中pandas和polars處理資料的速度差距。
import pandas as pd
import polars as pl
import timeit
# 讀取時間對比
start_df = timeit.default_timer()
df = pd.read_csv("/Users/lenskit/Desktop/aa.csv")
df = df.sort_values("company_name", ascending=False).head()
stop_df = timeit.default_timer()
print('time: ', stop_df - start_df)
start_pl = timeit.default_timer()
data = pl.read_csv("/Users/lenskit/Desktop/aa.csv")
data.sort(by="company_name", reverse=True).head()
stop_pl = timeit.default_timer()
print('time1: ', stop_pl - start_pl)
# 縱向拼接時間對比
start_df1 = timeit.default_timer()
df_1 = pd.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/aa.csv')
df_2 = pd.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/bb.csv')
df_1.append(df_2, ignore_index=True)
stop_df1 = timeit.default_timer()
print('time2: ', stop_df1 - start_df1)
start_pl1 = timeit.default_timer()
pl_1 = pl.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/aa.csv')
pl_2 = pl.read_csv('/Users/lenskit/Desktop/bb.csv')
pl_1.vstack(pl_2)
stop_pl1 = timeit.default_timer()
print('time3: ', stop_pl1 - start_pl1)
time: 5.088931238
time1: 0.8967700230000002
time2: 4.707102063
time3: 0.639797883
可以看到在讀取檔案上，polars比pandas速度快了5倍多，在資料縱向拼接上，polars比pandas快了有7倍多。
Python安裝
用如下語句安裝最新的polars版本：
目前polars的更新頻率很高（每周/每隔幾天），是以最好定期更新一下polars來獲得最新的錯誤修複/功能。
Rust安裝
您可以從crates.io擷取最新版本，或者如果你想使用最新的功能/性能改進，可以用如下指令指向版本的master分支。
注意需要Rust version >=1.58
文檔
想知道Polars支援的所有功能嗎？閱讀文檔！
Python
- 安裝指南：
$ pip3 install polars
- Python文檔[3]
- 使用者指南[4]
Rust
- Rust檔案（主分支）[5]
- 使用者指南[6]
Node
- 安裝指南：
yarn install nodejs-polars
- Node文檔[7]
- 使用者指南[8]
[Python]: 從源代碼編譯polars
如果你想要擷取最前沿的版本或最大的性能，你應該從源代碼編譯Polar。
這可以通過按順序執行以下步驟來完成：
- 1、安裝最新的Rust編譯器[9]
- 2、安裝maturin[10]:
$ pip3 install maturin
- 3、選擇以下任一:
- 最快的二進制檔案，非常長的編譯時間：
-
$ cd py-polars && maturin develop --rustc-extra-args="-C target-cpu=native" --release
- 較快的二進制檔案，短一些的編譯時間：
-
$ cd py-polars && maturin develop --rustc-extra-args="-C codegen-units=16 -C lto=
需要注意的是，Python實作的Rust crate被稱為
py-polars
，以差別于Rust crate包
polars
本身。然而，Python包和Python子產品都被命名為
polars
，是以你可以
pip install polars
和
import polars
。
Arrow2
Polars已經轉移到arrow2[11]。Arrow2是Apache Arrow Columnar Format[12]更快、更安全的實作。Arrow2還具有更細粒度的代碼庫，有助于減少編譯器膨脹。
參考資料
[1]使用者指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/
[2]h2oai’s db基準測試結果: https://h2oai.github.io/db-benchmark/
[3]Python文檔: https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/index.html
[4]使用者指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/index.html
[5]Rust檔案（主分支）: https://pola-rs.github.io/polars/polars/index.html
[6]使用者指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/index.html
[7]Node文檔: https://pola-rs.github.io/polars/nodejs-polars/html/index.html
[8]使用者指南: https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/index.html
[9]Rust編譯器: https://www.rust-lang.org/tools/install
[10]maturin: https://maturin.rs/
[11]arrow2: https://crates.io/crates/arrow2
[12]Apache Arrow Columnar Format: https://arrow.apache.org/docs/format/Columnar.html
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