README.md

polars中文教程🐻

本教程面向有一定python语言基础的数据爱好者，请保证python版本在3.6及以上

请在使用教程前安装pip install polars。

项目介绍

  Polars 是一个速度极快的数据帧库，使用 Apache Arrow 列格式作为内存模型，以 Rust 实现。正如其翻译过来的中文名是北极熊，它的特征是体型硕大、性格凶猛并且适合在恶劣环境生存，恰好对应于Polars的设计理念（功能强大），优势定位（稳定快速）与应用场景（大数据集），与 Pandas （熊猫）"性格温顺"且不适应在"恶劣环境"生存等的特征形成鲜明对比。 在最近几年，Polars在处理大数据集上的优势逐渐显著，受到国外很多科研机构的喜爱，比如荷兰一家号称“水上特斯拉”的公司 Xomnia 就是该工具的赞助商。我们可以从下图看到，Polars的优势有多么明显：

但是如此快速的一个工具，却没有一个可供国内使用的中文教程。 所以本项目的目的在于，撰写一个针对该工具的教程，帮助更多的人了解到这个库。

  我们热烈欢迎喜爱Python数据分析的各界人士加入这个项目，共同探讨如何使用Polars快速解决数据分析问题，成为里程碑中的一员。

网页版

大纲

项目进展

章节	状态	要求	负责人
第一章 Python基础
第二章 Numpy基础
第三章 初识Polars
第四章 Polars基础
第五章 Polars进阶
第六章 Polars高级
第七章 附属生态

文件内容

• data： 数据集
• ebook： 教程电子版
• notebook： 教程jupyter notebook

参考资料

• 中文文档：pola-rs/polars-book-cn
• Datawhale出品：Joyful-Pandas
• Polars Python API

人员安排

成员	个人简介	社交主页
林景	武汉理工大学理学院数学系本科	CSDN Github
房子源	北京师范大学硕士 AI+教育方向	CSDN Github
陈煜昂	UMich CSE本科 Arch&PLT方向	Github Linkedin
叶梁	上海财经大学硕士 金融计量方向	Github

关注我们

扫描下方二维码关注公众号：Datawhale

LICENSE

本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。