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案例技能关于
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polars-v2 - 使用 Polars 处理内存中数据集

使用 Polars 通过表达式转换、惰性求值、并行执行和 Apache Arrow 处理内存中数据集。

标签

更新于: 2026-10-03
PolarsDataFrame内存中处理惰性求值Apache ArrowETL数据处理

能力

典型输入

典型输出

该技能可以做什么

  • 加载表格数据集
  • 构建惰性查询计划
  • 使用表达式转换 DataFrame
  • 筛选并选择列
  • 执行并行数据处理
  • 迁移 pandas 工作流
  • 保留工作流来源

输入

  • 表格数据集
  • 处理任务要求
  • 复制的上游支持文件
  • 来源元数据

输出

  • 数据处理结果
  • 转换后的 DataFrame
  • 工作流摘要
  • 来源记录
  • 交接建议

要求

  • Python 环境
  • 已安装的 Polars 包
  • 可放入可用内存的数据集

来源

  • 规范: SKILL.md

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