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Polars
维护者 K-Dense Inc. · 最近更新 2026年4月1日
Polars是一个lightning-fast DataFrame 库 ，用于 Python 、 Rust built on Apache Arrow。 Work ，支持 Polars' expression-based API，la。
原始来源
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/polars
- 维护者
- K-Dense Inc.
- 许可
- https://github.com/pola-rs/polars/blob/main/LICENSE
- 最近更新
- 2026年4月1日
技能摘要
来自 SKILL.md 的关键信息
核心说明
- Polars是一个lightning-fast DataFrame 库 ，用于 Python 、 Rust built on Apache Arrow. Work ，支持 Polars' expression-based API，lazy evaluation 框架，、 high-performance data manipulation capabilities ，用于 efficient data processing，pandas migration，、 data pipeline optimization。
- df = pl.DataFrame({ "name"：["Alice"，"Bob"，"Charlie"]，"age"：[25，30，35]，"city"：["NY"，"LA"，"SF"] })。
原始文档
SKILL.md 摘录
Installation and Basic Usage
Install Polars:
Basic DataFrame creation and operations:
import polars as pl
## Add computed columns
df.with_columns(
age_plus_10=pl.col("age") + 10
)
Expressions
Expressions are the fundamental building blocks of Polars operations. They describe transformations on data and can be composed, reused, and optimized.
Key principles:
- Use
pl.col("column_name")to reference columns - Chain methods to build complex transformations
- Expressions are lazy and only execute within contexts (select, with_columns, filter, group_by)
Example:
适用场景
- 适合在pandas is too slow but data still fits in memory时使用。
不适用场景
- Do not rely on this catalog entry alone ，用于 installation 或 maintenance details。
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