https://www.pythondataanalysis.com/tags/NumPy/Recent content in NumPy on Python数据分析Hugozh-CN[jqx](https://jqx.me)Thu, 21 May 2026 17:48:13 +0800https://www.pythondataanalysis.com/posts/polars-vs-pandas/Tue, 15 Apr 2025 12:20:29 +0800https://www.pythondataanalysis.com/posts/polars-vs-pandas/<p>如果您有关注过去一年中 Python DataFrame 的进展，那么您一定听说过 Polars，专为处理大型数据集而设计的强大 DataFrame 库。</p> <p><img src="https://blog.jetbrains.com/wp-content/uploads/2023/08/Preview-page-1280x720-2x-1.jpg" alt="Preview-page" /></p> <p>与 Spark、Dask 和 Ray 等处理大型数据集的其他库有所不同，Polars 在单台机器上使用，也因此引起许多与 pandas 的比较。 事实上，Polars 在许多重要方面都与 pandas 存在差异，包括数据处理方式以及最佳应用。 下文将探讨这两种 DataFrame 库的技术细节区别，并分析其各自优点和局限。</p> <p>如果您想听 Polars 的缔造者 Ritchie Vink 亲口讲述，您可以在此处找到我们对他的采访！</p> <h2 id="为什么使用-polars-而不是-pandas">为什么使用 Polars 而不是 pandas？<a class="anchor" href="#%e4%b8%ba%e4%bb%80%e4%b9%88%e4%bd%bf%e7%94%a8-polars-%e8%80%8c%e4%b8%8d%e6%98%af-pandas">#</a></h2> <p>两个字：性能。 Polars 从一开始就速度极快，执行常见运算的速度是 pandas 的 5 到 10 倍。 另外，Polars 运算的内存需求明显小于 pandas：pandas 需要数据集大小的 5 到 10 倍左右的 RAM 来执行运算，而 Polars 需要 2 到 4 倍。</p> <p>您可以在这里了解 Polars 与其他 DataFrame 库的性能对比。 对于常见运算，Polars 的速度是 pandas 的 10 到 100 倍，也是最快的 DataFrame 库之一。 此外，在内存不足错误之前，它可以处理比 pandas 更大的数据集。</p>https://www.pythondataanalysis.com/Sun, 09 Mar 2025 10:20:29 +0800https://www.pythondataanalysis.com/<h1 id="python数据分析">Python数据分析<a class="anchor" href="#python%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%88%86%e6%9e%90">#</a></h1> <p>Python 是进行数据分析的强大工具，拥有丰富的库和工具，以下为你详细介绍 Python 数据分析的相关内容，包含基本流程、常用库以及一个简单示例。</p> <h3 id="基本流程">基本流程<a class="anchor" href="#%e5%9f%ba%e6%9c%ac%e6%b5%81%e7%a8%8b">#</a></h3> <ol> <li><strong>数据收集</strong>：从各种来源获取数据，如文件（CSV、Excel 等）、数据库、API 接口等。</li> <li><strong>数据清洗</strong>：处理缺失值、重复值、异常值等，确保数据的质量和一致性。</li> <li><strong>数据探索</strong>：使用统计方法和可视化技术对数据进行初步探索，了解数据的分布、特征和关系。</li> <li><strong>数据分析</strong>：运用各种分析方法，如描述性统计分析、相关性分析、机器学习算法等，从数据中提取有价值的信息。</li> <li><strong>数据可视化</strong>：将分析结果以直观的图表形式展示出来，如柱状图、折线图、散点图等，便于理解和沟通。</li> <li><strong>结果呈现</strong>：将数据分析的结果整理成报告或文档，向相关人员进行汇报。</li> </ol> <h3 id="常用库">常用库<a class="anchor" href="#%e5%b8%b8%e7%94%a8%e5%ba%93">#</a></h3> <ul> <li><strong><a href="https://www.pythondataanalysis.com/docs/Python_Data_Analysis_2nd_Editon/Chapter-04/">NumPy</a></strong>：提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，是许多数据分析库的基础。</li> <li><strong><a href="https://www.pythondataanalysis.com/docs/Python_Data_Analysis_2nd_Editon/Chapter-05/">Pandas</a></strong>：用于数据处理和分析，提供了 DataFrame 和 Series 等数据结构，方便进行数据的读取、清洗、转换和分析。</li> <li><strong><a href="https://www.pythondataanalysis.com/docs/Polars_user_guide/polars_getting_started/">Polars</a></strong>：速度极快的DataFrame库，用于操作结构化数据。核心基于Rust开发，可用于Python， R和NodeJS。</li> <li><strong>Matplotlib</strong>：是 Python 中最常用的绘图库，可用于创建各种类型的静态图表。</li> <li><strong>Seaborn</strong>：基于 Matplotlib 构建的高级可视化库，提供了更美观、更简洁的绘图接口。</li> <li><strong>Scikit-learn</strong>：用于机器学习和数据挖掘，提供了各种机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类等。</li> </ul>