安装与学习资料

安装与学习资料#

Polars 的安装本身并不复杂，难点在于选哪一套、与哪些库搭配。这一节先给出安装命令，再说明本书用到的可选依赖各自解决什么问题，最后列出值得参考的资料。

截至 2026 年 10 月，最新的稳定版本是 2.0 系列。本书的代码以 2.0 为准；1.x 与 2.0 在流式执行、部分 API 上差异较大，照着旧教程写代码时尤其要注意版本。

pip install polars

如果使用 conda，则从 conda-forge 安装。

安装时建议使用独立的虚拟环境(venv 或 conda 环境)，避免 Polars 与系统里已有的包互相影响。pip 与 conda 选一种即可，不必同时安装；混装时容易出现版本不一致。

conda install -c conda-forge polars

本书的代码都在 2.0 上验证过。1.x 的写法有些已经不再适用，原因不只是语法变化，执行模型也改了。Polars 2.0 起 LazyFrame 的 collect() 默认走流式引擎，内存放不下的数据也能分块处理，代价是 join、group_by 这类操作不再保证行序。1.x 的代码有些会因此直接出错，也有些只是结果顺序发生变化；迁移时请参考官方的迁移指南。

https://docs.pola.rs/releases/upgrade/2/

可选依赖#

本书只在需要的地方用到下面这些库，它们都不是 Polars 的必需依赖，请在开始对应章节之前装好。其中 hvplot 负责画交互图，pyarrow 负责 Arrow 格式互转与观察内部数据结构，fastexcel 让 Excel 读得更快，xlsxwriter 负责写 Excel。各库的安装命令见下表，装好之后不必再改环境变量。

库

用途

安装

hvplot / geoviews

用 .hvplot() 画图

conda install -c conda-forge hvplot geoviews altair

pyarrow

与 Arrow 互转、观察内部数据结构

conda install -c conda-forge pyarrow

fastexcel

快速读取 Excel

conda install -c conda-forge fastexcel

xlsxwriter

写出 Excel

conda install -c conda-forge xlsxwriter

学习资料#

官方文档是最好的参考，API 细节和版本变更都以它为准。想先建立直觉，可以读 Modern Polars 与两本实战书；想直接找现成的写法，Polars Cookbook 与 Awesome Polars 这两份清单更直接。

读资料时不必从头到尾按顺序看：先挑与当前任务相关的一章，跑通示例，再回头补概念。遇到版本差异时，以官方迁移指南和本书的代码为准。