欢迎来到 2026 年。在数据工程的飞速演进中，Python 的 Polars 库已经确立了自己作为基于 Rust 构建的高性能 DataFrame 库的地位，它不仅提供了卓越的 Python 接口，更具备了强大的数据处理能力。对于那些正在从 SQL 转型过来，或者需要进行复杂数据处理的朋友来说，Polars 提供了一套既熟悉又强大的工具，可以模拟甚至超越传统 SQL 的操作。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 Polars 中使用类似 SQL 的 INLINECODEcd8f2f27 和 INLINECODE37ef7037 操作来高效地筛选数据，并结合 2026 年最新的 AI 辅助开发理念（如 Vibe Coding）和云原生工程实践，分享我们在生产环境中的实战经验。
目录
Python Polars 中的类 SQL 筛选
在 SQL 中，INLINECODE792dd592 和 INLINECODEe4487609 是用于根据多个可能的值来筛选记录的操作符。例如，选择某列值在指定列表内的记录。Polars 提供了类似的功能，允许我们根据列表内部或外部的值来筛选数据框，但它的底层实现利用了 Rust 的并行处理能力，速度远超传统方法。
前提条件
在开始之前，请确保您已经安装了 Polars。在 2026 年，我们强烈建议您使用最新的虚拟环境管理工具（如 uv）来极速安装依赖：
> uv pip install polars
同时，对 Python 和数据操作有基本的了解会很有帮助。如果你使用的是 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE，你可以直接让 AI 解释代码片段，这将大大加速你的学习曲线。
设置环境与 Vibe Coding 实践
在深入示例之前，让我们先聊聊“氛围编程”。在我们最近的团队项目中，我们发现让 AI 代理充当结对编程伙伴，可以极大提升代码质量。比如，我们可以让 AI 帮助我们生成模拟数据集，而不是手动编写。让我们创建一个数据框来演示筛选：
import polars as pl
# 这是一个我们将用来演示的基础数据框
# 在实际生产环境中，你可能需要处理数百万行数据
data = {
"id": [1, 2, 3, 4, 5],
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"],
"role": ["Admin", "User", "User", "Admin", "Guest"],
"salary": [120000, 85000, 90000, 115000, 60000]
}
df = pl.DataFrame(data)
print(df)
输出：
shape: (5, 4)
┌─────┬─────────┬───────┬────────┐
│ id ┆ name ┆ role ┆ salary │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str ┆ str ┆ i64 │
╞═════╪═════════╪═══════╪════════╡
│ 1 ┆ Alice ┆ Admin ┆ 120000 │
│ 2 ┆ Bob ┆ User ┆ 85000 │
│ 3 ┆ Charlie ┆ User ┆ 90000 │
│ 4 ┆ David ┆ Admin ┆ 115000 │
│ 5 ┆ Eve ┆ Guest ┆ 60000 │
└─────┴─────────┴───────┴────────┘
深入探究：Python Polars 使用 ‘in‘ 和 ‘not in‘ 进行筛选
Polars 为筛选 DataFrame 行提供了非常直观的方法。要使用 INLINECODE6fa25705 和 INLINECODE3788707e 进行筛选，我们主要使用 INLINECODE3d0fec25 方法。对于 INLINECODE9ffde1f9，我们使用 ~ 运算符来进行取反。这比传统的 SQL 更灵活，因为它可以嵌套在复杂的表达式链中。
使用 .is_in() 方法 (模拟 ‘in‘)
让我们来看一个实际的例子，筛选特定角色的员工。
# 我们想要筛选出角色为 ‘Admin‘ 或 ‘User‘ 的员工
target_roles = ["Admin", "User"]
# 使用 .is_in() 方法
# 这里的 pl.col("role") 是一个表达式，它会在 Polars 的底层 Rust 引擎中高效运行
df_filtered = df.filter(pl.col("role").is_in(target_roles))
print("筛选 Admin 和 User:")
print(df_filtered)
使用 ‘not in’ 逻辑
你需要使用 INLINECODE8a5c7df5 运算符对 INLINECODEf39eee9c 进行取反，以筛选出具有特定列值的行进行排除。这在数据清洗中非常常见，例如排除测试账号。
# 我们想要排除 ‘Guest‘ 角色
excluded_role = ["Guest"]
# 使用 ~ 运算符进行取反
# 这实际上执行了 SQL 中的: WHERE role NOT IN (‘Guest‘)
df_active_users = df.filter(~pl.col("role").is_in(excluded_role))
print("排除 Guest 角色:")
print(df_active_users)
2026 工程化实战：处理生产级数据与性能优化
在实际的数据工程项目中，我们很少只处理几行数据。通常，我们需要从 S3 或 HDFS 加载海量数据。让我们看看如何处理大规模 CSV 数据，并探讨性能优化的策略。
大规模数据加载与筛选策略
假设我们有一个 large_data.csv 文件。在 2026 年，我们非常看重“惰性计算”和“流式处理”以节省内存资源。
import polars as pl
# 使用 scan_csv 而不是 read_csv
# scan_csv 是惰性的，它不会立即加载数据，直到我们调用 .collect()
# 这对于云原生环境下的超大文件至关重要，可以避免 OOM (内存溢出)
lf = pl.scan_csv("large_data.csv")
# 假设我们需要筛选特定的城市列表
# 这种操作是“多线程”且“向量化”的，Polars 会自动利用 CPU 的所有核心
cities = ["New York", "Chicago", "San Francisco"]
# 构建筛选查询
df_filtered_large = lf.filter(
pl.col("city").is_in(cities)
).collect() # 只有在这里才会真正执行计算
print(df_filtered_large)
常见陷阱与最佳实践
作为经验丰富的开发者，我们必须提醒你注意以下陷阱：
- 数据类型不匹配: INLINECODE08586990 对类型敏感。如果列是 INLINECODE76ad584d 但列表包含整数，Polars 会抛出错误或者是返回空结果（取决于版本设置）。最佳实践：确保筛选列表的数据类型与列类型严格一致，或者在筛选前使用
.cast()进行转换。 - 空值处理: 在 SQL 中，INLINECODEd493ed7e 的处理非常棘手。在 Polars 中，如果列中存在 INLINECODE33e6640b，INLINECODE46f0bb17 默认不会匹配 INLINECODE2c6aa13c。如果你需要匹配
null，必须显式处理：
# 同时匹配特定值和 null 值
targets = ["Active", "Pending"]
df.filter(pl.col("status").is_in(targets) | pl.col("status").is_null())
.is_in() 中使用一个包含数万个值的列表时，性能可能会下降。在 2026 年的版本中，Polars 已经对此进行了哈希优化，但在极端情况下，考虑将其进行 Join 操作可能更优。高级场景：多条件组合
在实际业务逻辑中，我们经常需要组合多个条件。这展示了 Polars 表达式 API 的强大之处。
# 我们要找到：
# 1. 角色是 Admin 或 User
# 2. 且工资大于 80000
# 3. 并且 ID 不在离职名单中
active_roles = ["Admin", "User"]
resigned_ids = [999, 888] # 假设这些是已离职员工的 ID
df_complex = df.filter(
(pl.col("role").is_in(active_roles)) &
(pl.col("salary") > 80000) &
(~pl.col("id").is_in(resigned_ids))
)
print("复杂条件筛选结果:")
print(df_complex)
扩展示例与可观测性
让我们看一个更具体的例子，包括数据的清洗和调试技巧。在现代开发流程中，我们要确保代码不仅运行得快，还要易于维护。
示例：清洗电商订单数据
import polars as pl
# 模拟一份包含脏数据的订单报表
data_orders = {
"order_id": [101, 102, 103, 104, 105, 106],
"status": ["completed", "cancelled", "pending", "shipped", "completed", "unknown"],
"amount": [100, 200, 50, 120, 300, 20]
}
df_orders = pl.DataFrame(data_orders)
# 场景：我们需要分析有效订单
# 有效订单状态列表
valid_statuses = ["completed", "shipped", "pending"]
# 排除那些由于系统错误产生的 ‘unknown‘ 状态
# 并只保留金额大于 0 的记录
analysis_df = df_orders.filter(
pl.col("status").is_in(valid_statuses) & (pl.col("amount") > 0)
)
# 在生产代码中，我们会添加这一行来监控数据质量
# 这利用了 Polars 强强的聚合能力来进行数据概览
print("有效订单统计:")
print(analysis_df.group_by("status").agg(
pl.col("amount").sum().alias("total_volume"),
pl.len().alias("count")
))
结论与未来展望
Polars 让使用 INLINECODEf649d516 和 INLINECODE15420b44 条件筛选 DataFrame 行变得简单而高效。通过尝试不同的筛选标准，您可以更好地理解 Polars 的强大功能。回顾这篇文章，我们不仅掌握了基础的 .is_in() 用法，还深入到了生产级的数据处理策略。
在 2026 年的技术图景中，随着 AI Agent（智能代理）的普及，像 Polars 这样高性能、内存安全的库将成为构建 AI 原生数据应用的基础设施。当你配合 AI 辅助工具使用 Polars 时，你实际上是在释放“人类直觉 + 机器性能”的叠加势能。我们鼓励你在下一个项目中，尝试用 Polars 替代传统的工具，感受那种“飞”一般的处理速度。