如何用rust polars优化数据处理

Polars 是一个高性能的 Rust 库，用于处理数据框（DataFrames）和系列（Series）。要使用 Polars 优化数据处理，请遵循以下步骤：

1. 安装 Polars：

在你的 Rust 项目中，添加 Polars 作为依赖项。在 Cargo.toml 文件中添加以下内容：

[dependencies]
polars = { version = "0.20.0", features = ["dtype-categorical", "random", "plot"]}

2. 引入 Polars：

在你的 Rust 源代码文件中，引入所需的 Polars 类型和函数：

use polars::prelude::*;
use polars::data::DataType;
use polars::random::RandomExt;
use rand::Rng;
use plotters::prelude::*;

3. 创建数据框：

使用 Polars 的 DataFrame 结构创建数据框。例如，从一个向量创建一个简单的数据框：

let data = https://www.yisu.com/ask/vec!["A"),
    (2, "B"),
    (3, "C"),
];

let df = DataFrame::new(data)?
    .with_column(Series::new("number", data.iter().map(|x| x.0).collect())?)
    .with_column(Series::new("letter", data.iter().map(|x| x.1).collect())?);

4. 数据转换和处理：

使用 Polars 提供的各种函数对数据框进行转换和处理。例如，筛选出字母为 “B” 的行：

let filtered_df = df.filter(&df["letter"] == &lit("B"))?;

或者，对数值列进行排序：

let sorted_df = df.sort(&df["number"])?;

5. 使用聚合函数：

Polars 提供了许多聚合函数，如 sum()、mean()、min() 和 max()。例如，计算数值列的总和：

let sum_of_numbers = df["number"].sum()?;

6. 数据分组：

使用 groupby() 函数对数据进行分组，然后应用聚合函数：

let grouped_df = df.groupby(["letter"])?
    .agg(&[("sum_number", Series::new("sum_number", grouped_df.column("number").unwrap().sum()?))])?;

7. 数据透视：

使用 pivot() 函数创建数据透视表：

let pivoted_df = df.pivot(["letter"], ["number"], |letter, number| {
    match letter {
        "A" => Series::new("A_number", vec![number.unwrap() * 2]),
        "B" => Series::new("B_number", vec![number.unwrap() * 3]),
        "C" => Series::new("C_number", vec![number.unwrap() * 4]),
        _ => Series::new("", vec![]),
    }
})?;

8. 数据可视化：

要使用 Polars 进行数据可视化，你需要引入 plotters 库。在上面的示例中，我们已经引入了 plotters。现在，我们可以使用 draw() 函数绘制条形图：

let root = BitMapBackend::new("output.png", (640, 480)).into_drawing_area();
root.fill(&WHITE)?;

let mut chart = BarChart::on(&root)
    .caption("Example Chart", ("sans-serif", 50).into_font())
    .build_cartesian_2d(0..3, 0..100)?;

chart.configure_mesh().draw()?;

chart.draw_series(BarSeries::new(
    (0..3).map(|i| (i, df[i].unwrap() as i32)),
    &RED.filled(),
))?;

root.present()?;

通过以上步骤，你可以使用 Rust 的 Polars 库优化数据处理。Polars 的高性能和丰富的功能可以帮助你更高效地处理数据。