Polars：一个正要崛起的新数据框架

import matplotlib.pyplot as pltfig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))ax.hist(df['name'])。plt.show() Eager和Lazy的API Polars的Eager和Lazy APIs

Polars（说是Pandas）匹配引入了Eager的运讫，这意味着给定才会实时给定到每个数据集。但随着请注意的需求量越来越大，Lazy的充分利用在写入和匹配选定的系数时不够有效率。一个比如说充分利用看起来如下。

from polars.lazy import *lazy_df = pl.scan_csv('large_dataset.csv',ignore_erros=True)filt_lazy_df = (lazy_df.filter(col('name').str_lengths()> 5).filter(col('country').str_contains(r'US-Germany-France').is_not()))

与Spark的Lazy 充分利用系数得注意，filt_lazy_df是在函数调用collect给定时进讫评量的。

lazy_df.collect()

如前所述，Polars最慕名而来人的之外是其匹配大型数据集集的能力。h2oai有多种不同数据集集之间的相对于效能请注意。根据该相对于，在一个1,000,000,000x9的50GB元数据上领域的。

仍要的直觉

Polars在对Pandas来说可能来得大的非常大的数据集集上有很好的大环境，它的快速效能。它的充分利用与Pandas系数得注意，赞成给定和领域给定到数据集前提当中的系列。绘图很容易生成，并与一些最少用的图形学来进讫集成。此外，它允许在没有刚性分布式数据集集（RDDs）的只能进讫Lazy评量。

总的来说，Polars可以为数据集化学家和爱好发放不够好的来进讫，将数据集引入到数据集前提当中。有很多Pandas可以做的功能在此之前在Polars上是不存在的。在这种只能，强烈建议将数据集前提改投Pandas。

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