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テーブルデータ処理に悩むあなたに朗報!Polarsの使い方を徹底解説 その1:基本編 | DevelopersIO
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テーブルデータ処理に悩むあなたに朗報!Polarsの使い方を徹底解説 その1:基本編 | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 本記事では、世間でも話題とな... こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 本記事では、世間でも話題となっているPolarsについて基本的な使い方を抑えていきたいと思います。 私自身「データサイエンス100本ノック」をPolarsで一通り実施しましたので、それを元に実践に必要な使い方とノウハウをご紹介します。 本記事でPolarsの使い方とノウハウを習得し、実践的なテクニックを身につけて頂ければと思います。 Polarsとは pandasのようにデータフレーム形式を扱うライブラリで、高速で遅延評価可能などの特徴があります。 その他以下のような特徴があります。 indexがない、マルチカラムもない カラム名の重複不可(いい制約という意味で) pl.Exprという計算式で記述でき、実体化が不要 複雑な処理もワンライナーで書ける(df_tmpなど一時的な実体化が不要) 処理を文字列リテラルではなく関