Giới thiệu về Polars DataFrame

Nhập môn Polars

Liam Brannigan

Data Scientist and Polars Contributor

Gặp gỡ giảng viên của bạn

Liam Brannigan, Trưởng nhà khoa học dữ liệu
Chuyên gia ML và Kỹ thuật Dữ liệu
Cộng tác viên Polars

Ảnh hồ sơ của giảng viên.

Dữ liệu dạng bảng

shape: (49, 8)
| name        | type    | price | bedrooms | doubles | singles | review | beach |
| ---         | ---     | ---   | ---      | ---     | ---     | ---    | ---   |
| str         | str     | i64   | i64      | i64     | i64     | f64    | bool  |
|-------------|---------|-------|----------|---------|---------|--------|-------|
| Waves       | Cottage | 540   | 4        | 1       | 2       | 8.9    | false |
| Seashells   | Cottage | 540   | 4        | 2       | 2       | 8.7    | true  |
| Lake view   | Cottage | 714   | 3        | 1       | 4       | 9.2    | true  |
| Piran View  | null    | 775   | null     | 1       | 3       | 9.6    | false |
| Palma Villa | Cottage | 1772  | 4        | 1       | 2       | 9.6    | true  |

Ảnh cạnh nhau: Gấu Bắc Cực đi trên tuyết và Gấu Trúc trong rừng.

Polars thường nhanh hơn Pandas → tính toán song song
Chế độ lazy của Polars cho phép truy vấn tối ưu

Logo Apache Arrow và Rust.

Apache Arrow: lưu dữ liệu bảng trong bộ nhớ
Rust: ngôn ngữ nhanh cho xử lý dữ liệu

Sơ đồ cơ sở dữ liệu minh họa việc nạp dữ liệu.

Nạp và khám phá dữ liệu

Sơ đồ cơ sở dữ liệu và bánh răng minh họa chuyển đổi.

Nạp và khám phá dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu và tối ưu hóa

Sơ đồ cơ sở dữ liệu, bánh răng và biểu đồ minh họa phân tích.

Nạp và khám phá dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu và tối ưu hóa
Phân tích dữ liệu

Đọc CSV

import polars as pl


rentals = pl.read_csv("vacation_rentals.csv")

Các hàng đầu của DataFrame

rentals.head(3)

Các hàng đầu của DataFrame rentals.

Các hàng đầu của DataFrame

rentals.head(3)

DataFrame rentals với kích thước được tô đậm.

Các hàng đầu của DataFrame

rentals.head(3)

DataFrame rentals với cột đầu tiên được tô đậm.

dtype: kiểu dữ liệu trong một cột

Các hàng đầu của DataFrame

rentals.head(3)

DataFrame rentals với cột rentals được tô đậm.

Các hàng cuối của DataFrame

rentals.tail()

shape: (5, 8)
| name                | type      | price | bedrooms | doubles | singles | review | beach |
| ---                 | ---       | ---   | ---      | ---     | ---     | ---    | ---   |
| str                 | str       | i64   | i64      | i64     | i64     | f64    | bool  |
|---------------------|-----------|-------|----------|---------|---------|--------|-------|
| Hengar Manor House  | Cottage   | 615   | 4        | 1       | 5       | 9.4    | false |
| Tudor Cottage Hayle | Cottage   | 489   | 3        | 2       | 3       | 8.9    | false |
| Tolcarne Apartments | Apartment | 1764  | 3        | 1       | 4       | 9.3    | true  |
| Tolcarne Apartments | Apartment | 1605  | 3        | 1       | 4       | 9.3    | true  |
| Tehidy Holiday Park | Cottage   | 637   | 4        | 2       | 4       | 9.0    | false |

Metadata của DataFrame

rentals.shape

(49, 8)

rentals.columns

['name', 'type', 'price', 'bedrooms', 'doubles', 'singles', 'review', 'beach']

Schema của DataFrame

rentals.schema

Schema([('name', String),
        ('type', String),
        ('price', Int64),
        ('bedrooms', Int64),
        ('doubles', Int64),
        ('singles', Int64),
        ('review', Float64),
        ('beach', Boolean)])

Khám phá DataFrame

rentals.glimpse()

Rows: 49
Columns: 8
$ name      <str> 'Waves', 'Seashells', 'Lake view', 'Piran View',...
$ type      <str> 'Cottage', 'Cottage', 'Cottage', None, 'Cottage',...
$ price     <i64> 540, 540, 714, 775, 1772, 934, 1947, 1026, 705, 863
$ bedrooms  <i64> 4, 4, 3, None, 4, 3, 4, 3, 4, 3
$ doubles   <i64> 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1
$ singles   <i64> 2, 2, 4, 3, 2, 4, 2, 4, 2, 2
$ review    <f64> 8.9, 8.7, 9.2, 9.6, 9.6, 8.6, 9.6, 8.6, 9.7, 9.1
$ beach    <bool> False, True, True, False, True, True, True, True, True, True

Ayo berlatih!

Nhập môn Polars