Polars 速查
共 26 条 Polars 常用写法，涵盖基础、表达式、分组与连接、惰性计算、进阶。 支持搜索与分类筛选，点击即可复制。
基础
API 与 pandas 类似但更快。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| 引入 | |
| 读取 | |
| 从字典构造 | |
| 查看 | |
| 写出 |
表达式
Polars 的核心是表达式。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| 选择列 | |
| 过滤 | |
| 派生新列 | |
| 列选择技巧 | |
| 聚合 | |
| 类型转换 |
分组与连接
聚合与合并。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| 分组聚合 | |
| 计数 | |
| 连接（inner/left/outer/…） | |
| 纵向/横向拼接 | |
| 透视 |
惰性计算
性能关键。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| 惰性读取 | |
| 构建查询计划 | |
| 执行 | |
| 查看计划 / 流式执行（省内存） | |
| 多文件 |
进阶
窗口与互操作。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| 窗口函数（over） | |
| 按组移位 | |
| 与 pandas 互转（Arrow 零拷贝） | |
| 用 SQL 查数据帧 | |
| 条件表达式 |
使用说明
Polars 数据帧速查：基础、表达式、分组与连接、惰性计算、进阶；支持搜索与分类筛选，点击即可复制。
- 按用途点分类：基础、表达式、分组与连接、惰性计算、进阶。
- 点「写法」列复制，替换列名与文件名后使用。
- 尽量用惰性 API（scan_* + collect）以享受查询优化。
- 所有变换用具名表达式（pl.col(...).alias），避免依赖位置。
常见问题
- Polars 比 pandas 快在哪里？
- Polars 用 Rust 实现、列式内存、多线程并行，并有查询优化器；配合惰性计算与流式执行，处理大数据集时更快也更省内存。
- 惰性（Lazy）和急切（Eager）怎么选？
- 探索阶段用 Eager 更直观；数据量大或要串联多步时用 Lazy（scan + collect），优化器可下推过滤、减少中间结果。
- 怎么和 pandas 互转？
- df.to_pandas() 转 pandas，pl.from_pandas(pdf) 反向转回，底层经 Arrow 零拷贝，速度快。