Polarsチートシート：O'Reilly本に基づく決定版
Python Polars Cheatsheet (based on our O'Reilly book)
Polarsは、高速で表現力豊かなDataFrame APIを備えたデータ変換・分析・可視化のためのライブラリです。このチートシートでは、Series、DataFrame、LazyFrameのデータ構造、Eager/Lazy API、データ型、読み書き、変換、集約などの主要機能を、O'Reilly本に基づいて解説します。
Polarsのクエリは通常、データを読み取り、変換し、結果を書き戻します。完全なクエリは、多くの場合、メソッド呼び出しの単一チェーンです。
HNでの議論
40- jeroenjanssens
私たちはここ数週間、著書『Python Polars: The Definitive Guide』（約500ページ）を2ページのチートシートに圧縮してきました。非常に損失の大きい圧縮ですが、役に立つことを願っています！PDFの他に、アクセシブルなHTML版もあります。
皆さんのご意見をお聞かせください。お気に入りのPolars操作で漏れているものがあれば教えてください。また、構成についてのフィードバックも歓迎します。
- wsowens
手続き型のコードのほとんどはPythonで書いていますが、データ分析はいつもRで行う方を好んできました。Rの欠点は多々ありますが、dplyr + ggplot + その他のtidyverseのエルゴノミクスは非常に優れていて、打ち負かすのは難しいです。Pandasやmatplotlib/seabornを試したことは何度かありますが、いつもイライラさせられました。このチートシートを見る限り、PolarsはPandasの摩擦の一部を解決しているように思えます。試すのが楽しみです！
- clircle
データサイエンスの世界がPythonに移行したのは理解していますが、Rのdata.tableが最も洗練されたデータフレームの開発者体験を持っていると常々感じていました。Polarsを数時間いじったことがありますが、もっと真剣に試してみるべきかもしれません。
- rtpg
PandasとPolarsはどちらも、Pythonに何らかのマクロサブシステムがあれば本当に嬉しいと思う場所です。`pl.col(...)`はスライスするための巧妙なトリックですが、Pandasの`df[df["foo"] == "bar"]`というのは常に少し冗長に感じていました（特にデータフレームに長い名前を使う場合）。
ただし、Polarsがデータを探索するための代替APIを提供していることは評価しています。いずれ誰かが非常に使いやすいAPIにたどり着くのではないかと思います。
- mrtimo
私はpython/polars/pandasからDuckDBに移行しましたが、後悔はしていません。