Rust 的 Polars 库是一个高性能的 DataFrame 和 Series 库,用于处理复杂的数据结构。以下是如何使用 Polars 处理复杂数据结构的示例:
- 创建 DataFrame:
use polars::prelude::*; fn main() { let data = https://www.yisu.com/ask/vec!["A", 3.0), (2, "B", 4.0), (3, "C", 5.0), ]; let df = DataFrame::new(data)?; println!("{:?}", df); }
- 访问列:
let column_a = df.column("A")?; let column_b = df.column("B")?; let column_c = df.column("C")?;
- 过滤数据:
let filtered_df = df.filter(col("A").gt(lit(1)))?; println!("{:?}", filtered_df);
- 使用聚合函数:
let aggregated_df = df.groupby(["A"]).sum()?; println!("{:?}", aggregated_df);
- 合并 DataFrame:
let other_data = https://www.yisu.com/ask/vec!["D", 6.0), (5, "E", 7.0), ]; let other_df = DataFrame::new(other_data)?; let merged_df = df.join(&other_df, "A")?; println!("{:?}", merged_df);
- 处理时间序列数据:
use chrono::prelude::*; let date_data = https://www.yisu.com/ask/vec!["2021-01-01", 1, "A", 3.0), ("2021-01-02", 2, "B", 4.0), ("2021-01-03", 3, "C", 5.0), ]; let date_df = DataFrame::new(date_data)? .with_column( Series::new("date", date_data.iter().map(|(date, _, _, _)| DateTime::parse_from_str(date, "%Y-%m-%d").unwrap())), )?; println!("{:?}", date_df);
这些示例展示了如何使用 Polars 处理复杂的数据结构,包括创建 DataFrame、访问列、过滤数据、使用聚合函数、合并 DataFrame 以及处理时间序列数据。更多关于 Polars 的功能和用法,请参考官方文档:https://docs.rs/polars/latest/polars/