117笔记问答Rust 的 Polars 库是一个高性能的 DataFrame 和 Series 库，它支持并行计算
- 安装 Polars：
首先，确保你已经安装了 Rust。然后，在你的 Cargo.toml 文件中添加以下依赖：
[dependencies]
polars = { version = "0.20", features = ["parallel"] }
- 创建一个简单的 DataFrame：
use polars::prelude::*;
fn main() {
let df = DataFrame::new(vec![
("A", vec![1, 2, 3]),
("B", vec![4, 5, 6]),
("C", vec![7, 8, 9]),
])?;
println!("{:?}", df);
}
- 使用
with_parallelism方法启用并行计算：
use polars::prelude::*;
fn main() {
let df = DataFrame::new(vec![
("A", vec![1, 2, 3]),
("B", vec![4, 5, 6]),
("C", vec![7, 8, 9]),
])?;
// 启用并行计算
let parallel_df = df.with_parallelism(4);
println!("{:?}", parallel_df);
}
在这个例子中，我们使用 with_parallelism 方法将 DataFrame 的并行度设置为 4。你可以根据需要调整这个值。请注意，并行计算并不总是能提高性能，因为它取决于你的硬件和任务类型。在某些情况下，串行计算可能更快。
- 使用
fold和join方法进行并行计算：
use polars::prelude::*;
fn main() {
let df = DataFrame::new(vec![
("A", vec![1, 2, 3]),
("B", vec![4, 5, 6]),
("C", vec![7, 8, 9]),
])?;
// 使用 fold 方法计算每列的和
let sum_df = df.column("A")?.fold(0, |acc, x| acc + x);
// 使用 join 方法将两个 DataFrame 连接在一起
let joined_df = df.join(&df)?;
println!("{:?}", sum_df);
println!("{:?}", joined_df);
}
在这个例子中，我们使用 fold 方法计算列 “A” 的和，并使用 join 方法将 DataFrame 与其自身连接在一起。这两个操作都可以在并行模式下执行。
这只是 Polars 中并行计算的一些基本示例。你可以根据你的需求使用更多的 Polars 功能来实现并行计算。要了解更多关于 Polars 的信息，请查阅官方文档：https://docs.rs/polars/latest/polars/