背景

polars学习系列文章，第5篇包含的数据结构，与 pandas 一样，polars 包含的数据结构是：Series、DataFrame，大部分操作与pandas 保持一致，减少了大家的学习难度

该系列文章会分享到github，大家可以去下载jupyter文件，进行参考学习
仓库地址：https://github.com/DataShare-duo/polars_learn

小编运行环境

import sys

print('python 版本：',sys.version.split('|')[0])
#python 版本： 3.11.9

import polars as pl

print("polars 版本：",pl.__version__)
#polars 版本： 0.20.22

Series 数据列

Series 是一维的数据结构，其有相同的数据类型，可以理解为数据库中的一列

import polars as pl

s = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5])
print(s)

shape: (5,)
Series: 'a' [i64]
[
    1
    2
    3
    4
    5
]

数据列的操作

print(s.min())  #1
print(s.max())  #5
print(s.mean())  #3.0
print(s.count())   #5

DataFrame 数据框

DataFrame 是一个二维的数据结构，其是由一系列的 Series 组成，可以理解为一张数据表，包含很多列

from datetime import datetime

df = pl.DataFrame(
    {
        "integer": [1, 2, 3, 4, 5],
        "date": [
            datetime(2022, 1, 1),
            datetime(2022, 1, 2),
            datetime(2022, 1, 3),
            datetime(2022, 1, 4),
            datetime(2022, 1, 5),
        ],
        "float": [4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
    }
)

print(df)

shape: (5, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 1       ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0   │
│ 2       ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
│ 4       ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0   │
│ 5       ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

Head

默认展示前5行数据，也可以传出要展示的行数

print(df.head())
#shape: (5, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 1       ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0   │
│ 2       ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
│ 4       ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0   │
│ 5       ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

print(df.head(3))
#shape: (3, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 1       ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0   │
│ 2       ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

Tail

默认展示最后5行数据，也可以传出要展示的行数

print(df.tail())
#shape: (5, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 1       ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0   │
│ 2       ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
│ 4       ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0   │
│ 5       ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

print(df.tail(3))
#shape: (3, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
│ 4       ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0   │
│ 5       ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

Sample 随机抽样

print(df.sample(3))
#shape: (3, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 5       ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
│ 1       ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

Describe 数据概况

print(df.describe())
#shape: (9, 4)
┌────────────┬──────────┬─────────────────────┬──────────┐
│ statistic  ┆ integer  ┆ date                ┆ float    │
│ ---        ┆ ---      ┆ ---                 ┆ ---      │
│ str        ┆ f64      ┆ str                 ┆ f64      │
╞════════════╪══════════╪═════════════════════╪══════════╡
│ count      ┆ 5.0      ┆ 5                   ┆ 5.0      │
│ null_count ┆ 0.0      ┆ 0                   ┆ 0.0      │
│ mean       ┆ 3.0      ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0      │
│ std        ┆ 1.581139 ┆ null                ┆ 1.581139 │
│ min        ┆ 1.0      ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0      │
│ 25%        ┆ 2.0      ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0      │
│ 50%        ┆ 3.0      ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0      │
│ 75%        ┆ 4.0      ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0      │
│ max        ┆ 5.0      ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0      │
└────────────┴──────────┴─────────────────────┴──────────┘