Polars DataFrame परिचय

Polars परिचय

Liam Brannigan

Data Scientist and Polars Contributor

अपने इंस्ट्रक्टर से मिलें

Liam Brannigan, Lead Data Scientist
ML और Data Engineering विशेषज्ञ
Polars योगदानकर्ता

इंस्ट्रक्टर की प्रोफाइल तस्वीर.

टैबुलर डेटा

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  |

बर्फ में चलता ध्रुवीय भालू और जंगल में पांडा की साथ-साथ छवियाँ.

Polars आमतौर पर Pandas से तेज होता है → parallel computation
Polars का lazy mode ऑप्टिमाइज़्ड क्वेरी सक्षम करता है

Apache Arrow और Rust के लोगो.

Apache Arrow: टैबुलर डेटा मेमोरी में स्टोर करता है
Rust: डेटा प्रोसेसिंग के लिए तेज भाषा

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डेटा लोड करना और जाँचना
डेटा ट्रांसफॉर्म करना और ऑप्टिमाइज़ेशन
डेटा का विश्लेषण

CSV पढ़ना

import polars as pl


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

DataFrame की शुरुआती पंक्तियाँ

rentals.head(3)

rentals DataFrame की शुरुआती पंक्तियाँ.

DataFrame की शुरुआती पंक्तियाँ

rentals.head(3)

shape हाइलाइट किए हुए rentals DataFrame.

DataFrame की शुरुआती पंक्तियाँ

rentals.head(3)

पहला कॉलम हाइलाइट किए हुए rentals DataFrame.

dtype: किसी कॉलम में डेटा का टाइप

DataFrame की शुरुआती पंक्तियाँ

rentals.head(3)

rentals कॉलम हाइलाइट किए हुए rentals DataFrame.

DataFrame की आखिरी पंक्तियाँ

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 |

DataFrame मेटाडाटा

rentals.shape

(49, 8)

rentals.columns

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

DataFrame स्कीमा

rentals.schema

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

DataFrame निरीक्षण

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

अभ्यास करते हैं!

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