设置绘图后端我们可以使用hv.extension更改绘图后端。但是，我们不在此处运行此单元格，因为它会导致下面的Matplotlib/Seaborn图表无法渲染。注释：hvPlot利用HoloViews库来构建图表，并且可以使用多个后端进行渲染，包括Bokeh（默认）和Matplotlib。hv.extension是一个函数

 （示例中用到的csv数据文件可在CSDN免费下载：“泰坦尼克号生还者数据集”）：importpolarsasplimporthvplotashvimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportplotly.expressaspximportaltairasaltimportvegafusionasvfcsv_file=r"..\da

在听完这次讲座之后，您将能够：初步认识Series和DataFrame的一些特性。在Series和DataFrame列之间进行转换。在Python的lists（列表）、dicts（字典）与Series和DataFrames之间来回转换。Series在Polars中，Series是一个非常重要的数据结构，它类似于NumPy的数组或Pa

在Series和DataFrame列之间进行转换我们先使用方括号从DataFrame的列中创建一个Series(    df["age"]    .head(3))请注意，Series有一个名称（age）和一个数据类型（64位浮点数）。我们还可以使用to_series从单列的DataFrame中创建一个Series（我们将在本课程的下一节中

Polars针对处理已排序的数据进行了优化。要访问这些优化，你需要使用set_sorted标志告诉Polars数据已经排序。set_sorted主要用于以下两种情况：标记单个或多个列已排序：当你知道DataFrame的某个或某些列是按升序或降序排列时，你可以使用set_sorted来标记这些列。这将告诉P

我在2021年底开始使用Polars和DuckDB。我立刻意识到这些库很快就会成为数据科学生态系统的核心。自那时起，这些库的受欢迎程度呈指数级增长。在这篇文章中，我做出了一些关于未来几年数据科学领域的发展方向和原因的预测。这篇文章旨在检验我的预测能力。但我也写这篇文章是为

​线性模型是数据科学和机器学习的基石。它们易于理解且拟合速度快。有了这个出色的新Polars插件，你现在可以直接在Polars中拟合线性模型，包括Lasso回归和Ridge回归。这项工作是由AmzyRajab在这个github仓库中完成的。如果你想跟着学习，第一步是安装这个插件。你可以通过以下命

这里展示了如何将一些熟悉的Pandas命令转换为Polars。另外也介绍Pandas和Polars之间一些根本区别。在以下示例中，将Polarsv0.20.10与Pandasv2.2.0进行比较。首先在Polars中创建一个样本数据集importpolarsasplimportpolars.selectorsascsimportpandasaspdim