山彦
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《Python Polars权威指南》（杰罗恩·詹森斯 泰斯·尼乌多普） 本书系统讲解了高性能数据处理库Polars的核心原理与实践。书中从Polars的诞生背景与发展历程切入，深入解析其基于Rust的高性能架构、惰性求值机制及表达式系统，对比分析它与pandas等工具的差异，并引导pandas用户平滑迁移至Polars。本书围绕数据处理流程展开，涵盖数据读取与写入、数据类型（文本、时间、嵌套结构）处理、表达式组合与扩展、数据分组聚合、连接拼接及重塑等核心操作，并结合丰富案例演示了从单机优化到分布式计算的应用场景。此外，本书还介绍了GPU加速、性能调优等进阶内容，旨在帮助读者掌握从数据清洗到复
作品简介
本书系统讲解了高性能数据处理库Polars的核心原理与实践。书中从Polars的诞生背景与发展历程切入，深入解析其基于Rust的高性能架构、惰性求值机制及表达式系统，对比分析它与pandas等工具的差异，并引导pandas用户平滑迁移至Polars。本书围绕数据处理流程展开，涵盖数据读取与写入、数据类型（文本、时间、嵌套结构）处理、表达式组合与扩展、数据分组聚合、连接拼接及重塑等核心操作，并结合丰富案例演示了从单机优化到分布式计算的应用场景。此外，本书还介绍了GPU加速、性能调优等进阶内容，旨在帮助读者掌握从数据清洗到复杂分析的全链路技能，释放Polars在大数据场景下的高效潜力。
内容简介
本书系统讲解了高性能数据处理库Polars的核心原理与实践。书中从Polars的诞生背景与发展历程切入，深入解析其基于Rust的高性能架构、惰性求值机制及表达式系统，对比分析它与pandas等工具的差异，并引导pandas用户平滑迁移至Polars。本书围绕数据处理流程展开，涵盖数据读取与写入、数据类型（文本、时间、嵌套结构）处理、表达式组合与扩展、数据分组聚合、连接拼接及重塑等核心操作，并结合丰富案例演示了从单机优化到分布式计算的应用场景。此外，本书还介绍了GPU加速、性能调优等进阶内容，旨在帮助读者掌握从数据清洗到复杂分析的全链路技能，释放Polars在大数据场景下的高效潜力。
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