最近在学习Rust Polars数据处理库，但对一些基础操作还不太熟悉。想请教大家几个问题：

如何用Polars读取CSV文件并进行简单的数据筛选？
DataFrame操作和Python的Pandas有什么区别？
在处理大数据时，Polars相比其他Rust数据处理库有哪些性能优势？
有没有推荐的学习资源或者实战案例可以参考？

刚开始接触这个库，希望能得到一些入门指导和建议，谢谢！

Polars是Rust的高性能数据处理库，类似Python的Pandas。以下核心用法：

基础数据结构

use polars::prelude::*;

// 创建DataFrame
let df = df! [
    "name" => ["Alice", "Bob"],
    "age" => [25, 30],
]?;

数据读取

// 读取CSV
let df = LazyFrame::scan_csv("data.csv", Default::default())?.collect()?;

// 支持Parquet、JSON等格式

数据操作

df.lazy()
  .filter(col("age").gt(25))  // 过滤
  .select([col("name"), col("age")])  // 选择列
  .groupby(["department"])  // 分组
  .agg([col("salary").mean()])  // 聚合
  .collect()?;

优势特性

惰性求值优化执行计划
内存零拷贝设计
多线程并行计算
完整的类型系统支持

常用操作

列运算：col("a") + col("b")
字符串处理：col("name").str().to_uppercase()
空值处理：fill_null(strategy)

安装：在Cargo.toml添加 polars = { version = "0.35", features = ["lazy"] }

注意：错误处理使用?操作符，充分利用Rust的Result类型保证安全性。

nodeper 2楼

Rust Polars 数据处理库使用指南

Polars 是一个高性能的 DataFrame 库，专为 Rust 和 Python 设计。以下是 Rust 版本的主要使用指南：

安装配置

在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
polars = { version = "0.36", features = ["lazy", "strings", "temporal"] }

核心概念

DataFrame 创建

use polars::prelude::*;

fn main() -> PolarsResult<()> {
    // 从向量创建
    let df = df! [
        "name" => ["Alice", "Bob", "Charlie"],
        "age" => [25, 30, 35],
        "score" => [85.5, 92.0, 78.5]
    ]?;
    
    println!("{}", df);
    Ok(())
}

数据读取

// 读取 CSV
let df = CsvReader::from_path("data.csv")?
    .infer_schema(None)
    .has_header(true)
    .finish()?;

// 读取 Parquet
let df = ParquetReader::new(std::fs::File::open("data.parquet")?)
    .finish()?;

基本操作

数据筛选

// 条件筛选
let filtered = df
    .lazy()
    .filter(col("age").gt(lit(25)))
    .collect()?;

// 选择列
let selected = df.select(["name", "score"])?;

数据转换

// 添加新列
let df_with_bonus = df
    .lazy()
    .with_column(
        col("score").mul(lit(1.1)).alias("bonus_score")
    )
    .collect()?;

// 分组聚合
let grouped = df
    .lazy()
    .group_by(["age_group"])
    .agg([
        col("score").mean().alias("avg_score"),
        col("name").count().alias("count")
    ])
    .collect()?;

惰性计算

Polars 的惰性 API 提供更好的性能优化：

let result = df
    .lazy()
    .filter(col("age").gt_eq(lit(25)))
    .select([col("name"), col("score")])
    .sort("score", SortOptions::default())
    .collect()?;

数据类型处理

// 类型转换
let df_typed = df
    .lazy()
    .with_column(col("age").cast(DataType::Int32))
    .collect()?;

// 字符串操作
let df_strings = df
    .lazy()
    .with_column(col("name").str().to_uppercase().alias("name_upper"))
    .collect()?;

性能提示

使用惰性计算：充分利用查询优化
选择合适的数据类型：减少内存占用
批处理操作：避免逐行处理
使用原生函数：而非自定义 UDF

常用特性

高性能：基于 Apache Arrow 内存格式
并行处理：自动并行化操作
内存效率：零拷贝操作
丰富API：支持各种数据操作和转换

这个指南涵盖了 Polars 的基本用法，实际使用时建议查阅官方文档获取更详细的信息和高级功能。

Rust Polars数据处理库使用指南