作为一名数据开发者或分析师，你是否曾经在面对海量数据（GB 甚至 TB 级别）时感到力不从心？当你看着内存占用率飙升，或者是等待 pandas 处理完一个简单的 groupby 操作时喝完了第三杯咖啡，你是否想过：一定有更好的办法？
确实有。在这篇文章中，我们将深入探讨 Polars —— 一个用 Rust 编写、专为 Python 打造的高性能数据分析库。它不仅能解决我们在处理大规模数据集时遇到的性能瓶颈，还提供了一种更安全、更直观的编程范式。我们将一起探索它的核心概念，通过实际代码掌握它的用法，并对比它与传统工具 pandas 的异同。准备好告别“内存不足”的焦虑了吗？让我们开始吧。
目录
为什么选择 Polars？
在开始编码之前，我们需要理解 Polars 到底强在哪里。简单来说，它是专为大规模和高性能设计的。
- 极速性能：Polars 的底层由 Rust 构建，这是一门以性能和安全性著称的系统级编程语言。这使得 Polars 能够充分利用多核 CPU 的并行计算能力，在处理数据清洗、转换和聚合时，速度往往比 pandas 快出数倍甚至一个数量级。
- 内存优化：通过 Apache Arrow 的列式内存格式，Polars 在处理数据时更加节省内存。同时，它的“惰性求值”机制非常聪明，会像一位精明的项目经理一样，先规划好最优的执行路径，然后再开始干活，从而避免了冗余的计算。
- 多线程无锁：在 Polars 中，你不需要像在 pandas 中那样担心多线程安全问题。Polars 的 DataFrame 是不可变的，这意味着所有的操作都会返回一个新的 DataFrame，而修改原数据的操作则被杜绝。这种设计天然支持并行处理，让我们编写高并发代码变得既简单又安全。
Polars 的核心概念：与 Polars 思维同步
要熟练使用 Polars，我们需要先转变一下思维。如果你习惯了 pandas 的命令式风格，那么 Polars 的声明式和函数式风格可能会让你感到耳目一新。以下是几个你必须掌握的“核心法宝”：
1. DataFrames（数据框）
与 pandas 类似，DataFrame 也是 Polars 的核心数据结构。你可以把它想象成一张二维表格，拥有行和列。但关键的区别在于：Polars 的 DataFrame 是不可变的。
- 不可变意味着什么？ 意味着你不能像操作 pandas 那样
df[‘a‘] = 10来原地修改数据。在 Polars 中，每一次操作（如过滤、排序）都会生成并返回一个全新的 DataFrame。 - 为什么要这样设计？ 这种设计极大地促进了函数式编程风格，并从根本上解决了多线程环境下的数据竞争问题。这种“无副作用”的特性让代码更容易调试和维护。
2. 惰性求值
这是 Polars 高性能的秘密武器。在 Polars 中，当我们编写一系列操作代码时（例如：读取 -> 过滤 -> 分组 -> 聚合），Polars 并不会立即执行它们。
相反，它会构建一个逻辑上的查询计划。直到你明确调用 INLINECODE813dabaf 方法时，Polars 才会真正开始处理数据。更重要的是，在 INLINECODEa6c8cab8 触发之前，Polars 的查询优化器会分析这个计划，对其进行重写和优化（比如合并操作、提前过滤数据），从而最大程度地减少内存占用和计算时间。这就好比你点了一桌菜，厨师会先把所有菜备好并优化炒菜的顺序，而不是你点一个炒一个。
3. 表达式
Polars 的操作核心在于“表达式”。表达式是对数据列进行操作的一种逻辑描述，它具有高度的可组合性。我们可以把多个表达式串联起来，构建出极其复杂的数据流水线，而无需在中间步骤生成临时的 DataFrame。这通常能带来比传统的循环操作或链式调用更好的性能。
实战入门：掌握 Polars 的基础操作
光说不练假把式。让我们通过实际的代码来看看如何使用 Polars 进行数据分析。我们将涵盖从安装到复杂操作的每一个细节。
第一步：安装与导入
首先，我们需要确保环境中安装了 Polars。打开你的终端或命令行，运行以下命令：
pip install polars
安装完成后，我们在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入它。按照惯例，我们将其简写为 pl：
import polars as pl
第二步：创建 DataFrame
我们可以从 Python 的字典、列表或 NumPy 数组轻松创建 Polars DataFrame。让我们创建一个包含销售数据的简单示例：
import polars as pl
# 定义数据：包含产品ID、类别和价格
data = {
"product_id": [1, 2, 3, 4, 5],
"category": ["电子", "家居", "电子", "图书", "家居"],
"price": [1200.50, 350.00, 899.99, 59.90, 120.00]
}
# 创建 DataFrame
df = pl.DataFrame(data)
# 打印 DataFrame 查看结果
print(df)
输出结果：
shape: (5, 3)
┌─────────────┬─────────┬─────────┐
│ product_id ┆ category ┆ price │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str ┆ f64 │
╞═════════════╪══════════╪═════════╡
│ 1 ┆ 电子 ┆ 1200.5 │
│ 2 ┆ 家居 ┆ 350.0 │
│ 3 ┆ 电子 ┆ 899.99 │
│ 4 ┆ 图书 ┆ 59.9 │
│ 5 ┆ 家居 ┆ 120.0 │
└─────────────┴─────────┴─────────┘
看，Polars 的输出表格是不是非常漂亮？它自动对齐了列宽，并显示了每列的数据类型（如 INLINECODEf4ac77af 为 64 位整数，INLINECODE7db48db4 为浮点数），这对我们调试数据类型非常有帮助。
第三步：数据筛选与排序
Polars 提供了极其富有表现力的 API。让我们筛选出“电子”类别的产品，并按价格降序排列。
# 使用 filter 和 sort
# pl.col("price") > 500 就是一个“表达式”
result_df = df.filter(
pl.col("category") == "电子"
).sort(
"price", descending=True
)
print(result_df)
代码解析：
-
pl.col("category")：这是一种引用列的方式，让我们能够对该列构建表达式。 - INLINECODEf31857e0：支持 INLINECODE5548912d 参数，让我们轻松控制排序方向。
第四步：惰性求值的威力
刚才的操作都是“立即执行”的。现在，让我们体验一下 Polars 的“惰性 API”。在处理大规模数据时（例如从大型 CSV 文件读取），我们强烈建议使用 .lazy()。
假设我们要从一个大文件中筛选数据，我们可以这样写：
# 使用 scan_csv 创建一个惰性 DataFrame
# 这一步实际上不会读取整个文件，只会读取 schema（元数据）
lazy_df = pl.scan_csv("large_dataset.csv")
# 构建查询计划：过滤 -> 选择特定列 -> 聚合
# 此时依然没有进行实际计算
plan = (
lazy_df
.filter(pl.col("status") == "completed")
.group_by("user_id")
.agg(pl.sum("amount").alias("total_amount"))
)
# 打印查询计划，看看 Polars 准备做什么
print(plan.explain())
# 真正执行计算并收集结果
result = plan.collect()
print(result)
实用见解： 当你调用 .explain() 时，你会看到 Polars 将多个操作合并了在一起。例如，它可能会在读取文件时就利用文件系统的信息提前过滤掉不需要的行（谓词下推），这极大地提高了 I/O 效率。
进阶示例：复杂场景与最佳实践
为了让你更全面地掌握 Polars，我们来看几个更贴近真实业务的场景。
示例 1：处理时间序列数据
数据分析中经常涉及时间。Polars 对时间序列的处理非常强大。
import polars as pl
# 创建包含时间戳的数据
data = {
"time": [
"2023-01-01 12:00:00",
"2023-01-01 12:05:00",
"2023-01-01 12:10:00",
"2023-01-01 12:15:00"
],
"temperature": [22.5, 23.1, 22.8, 21.9]
}
df = pl.DataFrame(data)
# 1. 首先将字符串转换为时间类型
# Polars 能够自动解析常见的 ISO 8601 格式
df = df.with_columns(
pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
)
# 2. 使用滚动窗口计算移动平均值
# 这在金融或传感器数据分析中非常常见
df_with_ma = df.with_columns(
moving_avg=pl.col("temperature").rolling_mean(window_size=2)
)
print(df_with_ma)
示例 2：多表连接
处理数据时经常需要关联多个表。Polars 支持多种连接方式（左连接、内连接、交叉连接等）。
# 订单表
orders = pl.DataFrame({
"order_id": [1, 2, 3],
"user_id": [101, 102, 101],
"amount": [500, 200, 800]
})
# 用户表
users = pl.DataFrame({
"user_id": [101, 102, 103],
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"]
})
# 执行左连接：保留所有订单，即使用户信息可能缺失
# 这是一个常见的合并操作
result = orders.join(users, on="user_id", how="left")
print(result)
示例 3：处理缺失值与数据清洗
真实世界的数据往往是脏的。Polars 提供了优雅的方法来处理缺失值。
data = pl.DataFrame({
"a": [1, 2, None, 4],
"b": ["x", None, "z", "w"]
})
# 策略 1: 填充缺失值
data_filled = data.with_columns(
pl.col("a").fill_null(0), # 将数值列的空值填充为 0
pl.col("b").fill_null("unknown") # 将字符串列的空值填充为 "unknown"
)
# 策略 2: 过滤掉含有缺失值的行
data_clean = data.filter(
pl.col("a").is_not_null() & pl.col("b").is_not_null()
)
print("填充后:")
print(data_filled)
print("
过滤后:")
print(data_clean)
常见错误与解决方案
在学习和使用 Polars 的过程中，我们可能会遇到一些常见的坑。让我们提前预判一下：
- 忘记 INLINECODE40d75f62：在使用 INLINECODE20d3f493 或 INLINECODE5dc28d18 后，如果你发现打印出来的只是一个查询计划而不是数据，别慌，这只是因为你忘记调用 INLINECODE983dc376 来触发执行了。
- 列名冲突：在做 Join 或 Select 操作时，如果两个表有同名列，Polars 默认会重命名它们（如加 INLINECODE1cc3b06d 后缀）。建议在 INLINECODE3ceaeaa8 时明确指定 INLINECODE57bea99a 参数，或者在 INLINECODE4412d45a 时使用
pl.col.alias()重命名，以避免混淆。 - 数据类型不匹配：Polars 对数据类型非常严格。如果你尝试将一个字符串直接存入声明为 INLINECODEc3e62e19 的列，它会报错。这其实是个优点，能在数据处理早期就发现类型错误。使用 INLINECODE23396717 方法可以轻松解决类型转换问题。
Polars vs. Pandas：真的需要切换吗？
这是许多开发者都会问的问题。Pandas 是一个伟大的库，生态系统极其丰富，非常适合探索性数据分析和中小型数据集。
但是，当你的数据量增长到数百万行甚至更多时，或者你需要构建一个需要高并发、低延迟的生产级数据处理管道时，Polars 的优势就无可撼动了。
- 速度：多项基准测试显示，Polars 在分组和聚合操作上通常比 Pandas 快 5-10 倍。
- 多线程：Pandas 的操作主要受限于 GIL（全局解释器锁），通常是单核运行的。而 Polars 能够榨干你 CPU 的每一个核心。
- 语法：Polars 的语法（特别是表达式 API）在处理复杂逻辑时，往往比 Pandas 的链式方法更易读、更不易出错。
结语
在这篇文章中，我们从一个简单的需求出发，深入了解了 Polars 的核心概念、独特的惰性求值机制以及富有表现力的表达式 API。我们通过多个实际的代码示例，从基础的数据创建到复杂的时间序列处理和多表连接，看到了 Polars 是如何用简洁、高效的语法解决大数据难题的。
虽然切换到新的工具需要学习成本，但考虑到它在性能和内存效率上的巨大回报，掌握 Polars 绝对是每一位 Python 数据从业者值得的投资。无论你是要处理超大规模的日志文件，还是想要构建一个极速的数据分析管道，Polars 都是你手中最锋利的剑。
下一步建议：
不要只停留在阅读上。现在就打开你的终端，安装 Polars，把你现有的一个 Pandas 项目尝试用 Polars 重写一遍。感受一下那种流畅的体验，你会发现数据处理也可以如此优雅。