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Pandas用户的Polars：一种极速的数据框替代方案
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了如何从Pandas迁移到Polars，强调Polars在多核处理中的性能优势。通过示例展示了Polars在数据加载、过滤、创建新列和聚合等操作中的速度提升，通常为Pandas的3-22倍。迁移策略分为快速替换、采用Polars模式和全面优化管道，帮助用户逐步适应Polars的表达式思维和延迟评估。
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关键要点
- Polars在多核处理中的性能优势显著，通常比Pandas快3-22倍。
- 迁移策略包括快速替换、采用Polars模式和全面优化管道，帮助用户逐步适应Polars。
- Polars支持自动并行处理，充分利用多核CPU的能力。
- Polars的延迟评估可以优化整个数据处理管道，提升性能。
- Polars采用表达式系统，允许对多个列同时进行操作，提升代码可读性和执行效率。
- 数据加载是迁移的第一步，Polars提供了急切和延迟加载选项。
- 在选择和过滤数据时，Polars的表达式系统使代码更清晰且可链式调用。
- 创建新列时，Polars鼓励批量转换，提升性能。
- 分组和聚合操作在Polars中执行速度更快，语法与Pandas相似。
- Polars的内存效率高，处理大数据集时表现优越。
- 迁移策略分为三个阶段：快速性能提升、采用Polars模式和全面优化管道。
- 开始迁移时，建议从简单的操作入手，逐步建立信心。
- Polars与现有工具兼容，易于在Pandas和Polars之间转换。
- Polars的安装和使用非常简单，适合快速上手。
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