Вивчайте Базові Операції з Даними в Polars | Ефективна Обробка Даних з Polars

Свайпніть щоб показати меню

Під час роботи з великими наборами даних ефективна обробка даних є ключовою. Бібліотека polars розроблена для високопродуктивних операцій з даними, що робить її популярним вибором для роботи з великими обсягами даних у Python. У цьому розділі розглядаються способи завантаження даних, вибору конкретних стовпців і фільтрації рядків за допомогою polars. Ці базові дії є основою для складніших трансформацій даних.

У таблиці нижче наведено основні функції в polars для виконання цих базових операцій.


              123456789
            
import polars as pl

url = "https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/b8f3c268-0e60-4ff0-a3ea-f145595033d8/section1/large_file.csv"

# Read data from a CSV file
df = pl.read_csv(url)

# Display the first 5 rows
print(df.head())

У цьому коді імпортується бібліотека polars і використовується функція pl.read_csv() для завантаження даних з файлу з назвою "data/people.csv". Отриманий DataFrame зберігається у змінній df. Викликавши df.head(), можна переглянути перші п’ять рядків DataFrame, що корисно для швидкого ознайомлення з даними після завантаження.


              1234567891011
            
import polars as pl

url = "https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/b8f3c268-0e60-4ff0-a3ea-f145595033d8/section1/large_file.csv"

# Read data from a CSV file
df = pl.read_csv(url)

# Select the "name" and "age" columns
selected = df.select(["Variable name"])

print(selected)

Тут використовується метод select() для вибору лише стовпців "name" та "age" з DataFrame. Це створює новий DataFrame з назвою selected, який містить тільки ці стовпці. Вибір стовпців — це поширена операція, коли потрібно зосередитися на певних частинах даних для подальшого аналізу.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 2

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 3. Розділ 2