117笔记问答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/