Rust: polars从dataframe到struct至行遍历

news2024/11/23 22:30:34

pandas提供了iterrows()、itertuples()、apply等行遍历的方式，还是比较方便的。
polars的列操作功能非常强大，这个在其官网上有详细的介绍。由于polars底层的arrow是列存储模式，行操作效率低下，官方也不推荐以行方式进行数据操作。但是还是有部分场景可能会用到行遍历的情况。

polars如何进行行遍历，今天尝试一下非apply的方式。

场景：polars读取相应的关于历史股价的csv文件，其中有基本的行情信息，那么，如何对读取到的文件进行快速的行遍历？这种场景在行情驱动的策略回测中比较常见。

在这里插入图片描述一、初步方案：

1、csv =>dataframe
2、dataframe=>into_struct ，得到structchunked
3、struchchunked=>bars进行遍历。

二、toml
polars对features的设置要求高，有些用到的特性需要准确打开，否则代码编译会通不过。

[package]
name = "my_duckdb"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

# See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html

[dependencies]
polars = { version = "*", features = ["lazy","dtype-struct"] }

注意，features中，一定要加上"dtype-struct"。

三、main.rs

具体代码如下：

use polars::prelude::*;
use std::time::Instant;

#[warn(dead_code)]
struct Bar{
    code:String,
    date:String,
    open:f32,
    high:f32,
    close:f32,
    low:f32,
    volume:f32,
    amount:f32,
    is_fq:bool,
}
fn main() {
    let time0 = Instant::now();
    // test2.csv:64w行
    let csv = "test2.csv"; 
    let df = polars_lazy_read_csv(csv);
    println!("read raw csv cost time : {:?} seconds",time0.elapsed().as_secs_f32());
    let time1 = Instant::now();
    let rows = df.into_struct("bars");
    println!("dataframe => structs cost time : {:?} seconds",time1.elapsed().as_secs_f32());
    let time2 = Instant::now();
    let bars = get_vec_bars(&rows);
    println!("dataframe => bars cost time : {:?} seconds",time2.elapsed().as_secs_f32());
    println!("bars length：{:?}",bars.len());

}

fn get_bar(row:&[AnyValue])->Bar{
    let code = row.get(0).unwrap();
    let mut new_code = "";
    if let &AnyValue::Utf8(value) = code{
        new_code = value;
    }
    let mut new_date = ""; 
    let date = row.get(1).unwrap();
    if let &AnyValue::Utf8(v) = date {
       new_date = v;
    }
    let open =row[2].extract::<f32>().unwrap();
    let high:f32 = row[3].extract::<f32>().unwrap();
    let close =row[4].extract::<f32>().unwrap();
    let low:f32 = row[5].extract::<f32>().unwrap();
    let volume =row[6].extract::<f32>().unwrap();
    let amount:f32 = row[7].extract::<f32>().unwrap();
    let mut is_fq = false;
    if let &AnyValue::Boolean(b) = row.get(8).unwrap(){
        is_fq = b;
    }
    let bar = Bar{
        code: String::from(new_code),
        date: String::from(new_date),
        open:open,
        high:high,
        close:close,
        low:low,
        volume:volume,
        amount,
        is_fq:is_fq,
    };
    bar
}
fn get_vec_bars(data: &StructChunked)-> Vec<Bar>{
    let mut bars = Vec::new();
    for row in data{
        let bar = get_bar(row);
        bars.push(bar);
    }
    bars
}
fn polars_lazy_read_csv(filepath:&str) ->DataFrame{
    let polars_lazy_csv_time  = Instant::now();
    let p = LazyCsvReader::new(filepath)
    .has_header(true)
    .finish().unwrap();
    let mut df = p.collect().expect("error to dataframe!");
    println!("polars lazy 读出csv的行和列数：{:?}",df.shape());
    println!("polars lazy 读csv 花时： {:?} 秒！", polars_lazy_csv_time.elapsed().as_secs_f32());
    df
    //polars_write_csv(&mut df,&format!("polars_{}",filepath))
}

四、输出
对于一个62万行，9列的csv文件，需要遍历转换Vec< Bar >类型，所需的时间如下：

polars lazy 读出csv的行和列数：(640710, 9)
polars lazy 读csv 花时： 0.058744203 秒！
read raw csv cost time : 0.05874728 seconds
dataframe => structs cost time : 3.38e-5 seconds
dataframe => bars cost time : 0.13760665 seconds
bars length：640710