概要

polarsが早いと噂なので（遅すぎるが）移行したいので自分用メモ。

参考

環境

google colaboratory

sample

データ入出力

csv読み込み

import polars as pl

df = pl.read_csv("iris.csv")

csv読み込みはpandasと同様
オプションのキーワードが違うので注意

csv出力

df.write_csv("iris2.csv")

csv出力はwrite_csvを使用する
- pandasの場合はto_csv

データ可視化

先頭、末尾

df.head()
df.tail()

デフォルトで5行出力

サマリー

df.describe()

""" 出力サンプル
describe	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
str	f64	f64	f64	f64	str
"count"	150.0	150.0	150.0	150.0	"150"
"null_count"	0.0	0.0	0.0	0.0	"0"
"mean"	5.843333	3.054	3.758667	1.198667	null
"std"	0.828066	0.433594	1.76442	0.763161	null
"min"	4.3	2.0	1.0	0.1	"setosa"
"max"	7.9	4.4	6.9	2.5	"virginica"
"median"	5.8	3.0	4.35	1.3	null
"25%"	5.1	2.8	1.6	0.3	null
"75%"	6.4	3.3	5.1	1.8	null
"""

describeも同様に使用できる
- null_countが見えるのが偉い

データフレームに対する処理

フィルタリング処理（pandasと使い勝手が大きく違うので注意）

例: irisデータセットからsepal_lengthが7cm以上の行を抽出する

df.filter(7 <= pl.col("sepal_length"))

polarsでは条件を満たす行の抽出にはfilterを使う
- filterの引数にEXPRESSIONを渡す
  - https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/concepts/expressions/
pandasみたいにdf[df["sepal_length"] > 7]と書けない

列の追加（pandasと使い勝手が大きく違うので注意）

例: irisデータセットからsepal_lengthのサイズに応じて["S", "M", "L"]のラベルを新たな列を作成し付与する

# applyを使用する場合
df.with_columns(
    df["sepal_length"].apply(lambda x: "S" if x < 5 else ("M" if x < 7 else "L")).alias("SML")
)
# EXPRESSIONを使う場合
df.with_columns(
    pl.when(pl.col("sepal_length") < 5).then("S")
    .when(pl.col("sepal_length") < 7).then("M")
    .otherwise("L")
    .alias("SML")
)

列の追加にはwith_columnsを使用する
- applyはpandas同様に使用できる
- expressionを使うことも可能
追加する列のcolumn名はaliasで指定する

データフレームのソート

例:sepal_lengthで降順にソート後sepal_widthで昇順にソートする

df.sort(["sepal_length", "sepal_width"], descending=[True, False])

pandasのsort_valuesとほぼ同じ
- オプションの向きが違うので注意(pandasはascending)

遅延評価（pandasと使い勝手が大きく違うので注意）

# csv読み出しの時から遅延評価する
df = (
    pl.scan_csv("iris.csv")
    .filter(5 <= pl.col("sepal_length"))
    .with_columns((pl.col("sepal_length") / pl.col("sepal_width")).alias("sepal_ratio"))
    .groupby("species").agg(
        [
            pl.col("sepal_length", "sepal_width", "sepal_ratio").mean().suffix("_mean")
        ]
    )
    .collect()
)

# 特定の処理を遅延評価する
df = (
    df
    .lazy()
    .filter(5 <= pl.col("sepal_length"))
    .with_columns((pl.col("sepal_length") / pl.col("sepal_width")).alias("sepal_ratio"))
    .groupby("species").agg(
        [
            pl.col("sepal_length", "sepal_width", "sepal_ratio").mean().suffix("_mean")
        ]
    )
    .collect()
)

pandasにない概念
scan_csv()~collect()で挟んだ箇所はpolarsが最適化してまとめて実行する
公式は遅延評価を推奨している