将DataFrame转换为Pandas
转换为以Numpy为支持的Pandas DataFrame
Pandas历来使用Numpy数组来表示其在内存中的数据。
要将DataFrame转换为以Numpy数组为支持的Pandas DataFrame，请使用to_pandas方法。这与在上述DataFrame上调用to_numpy方法类似，会克隆数据。
注意：这种转换为Pandas的操作要求您已经通过pip或conda安装了PyArrow。
python
(
df
.to_pandas()
.head(2)
)
survived pclass sex age ... deck embark_town alive alone
0 0 3 male 22.0 ... None Southampton no False
1 1 1 female 38.0 ... C Cherbourg yes False
[2 rows x 15 columns]转换为以PyArrow为支持的Pandas DataFrame
自Pandas 1.5.0版本和Polars 1.6.4版本起，您可以使用以Arrow表为支持的Pandas DataFrame。您可以创建一个Pandas DataFrame，该DataFrame引用与您的Polars DataFrame相同的Arrow表。这意味着您可以在数据上使用（部分）Pandas代码，而无需复制数据。
python
(
df
.to_pandas(use_pyarrow_extension_array=True)
.head(2)
)
survived pclass sex age ... deck embark_town alive alone
0 0 3 male 22.0 ... <NA> Southampton no False
1 1 1 female 38.0 ... C Cherbourg yes False
[2 rows x 15 columns]使用pyarrow扩展数组的优势在于，创建Pandas DataFrame的成本非常低，因为它不需要复制数据。
如果您想使用Pandas中的某个函数，您可以快速将其转换为Pandas，应用该函数，然后再转换回Polars。当然，这仅在急切模式下有效。
这种PyArrow转换是两个库中的新功能，因此在处理更复杂的功能（如分类或嵌套列）时可能会存在错误。
请注意，当您不使用PyArrow扩展方法时，Pandas中列的数据类型（dtypes）是标准的Pandas数据类型。当您使用PyArrow扩展方法时，Pandas中列的数据类型是PyArrow数据类型。
不使用PyArrow数据类型（dtypes）
这时意味着当将Polars的DataFrame转换为Pandas的DataFrame时，如果没有使用PyArrow作为底层支持，Pandas的DataFrame将使用其标准的数据类型（dtypes）来表示数据，而不是PyArrow的数据类型。这意味着数据类型可能会在转换过程中发生转换或调整，以适应Pandas的存储和表示方式。
python
df.to_pandas(use_pyarrow_extension_array=False).dtypes
survived int64
pclass int64
sex object
age float64
sibsp int64
parch int64
fare float64
embarked object
class object
who object
adult_male bool
deck object
embark_town object
alive object
alone bool
dtype: object使用PyArrow数据类型（dtypes）
python
df.to_pandas(use_pyarrow_extension_array=True).dtypes
survived int64[pyarrow]
pclass int64[pyarrow]
sex large_string[pyarrow]
age double[pyarrow]
sibsp int64[pyarrow]
parch int64[pyarrow]
fare double[pyarrow]
embarked large_string[pyarrow]
class large_string[pyarrow]
who large_string[pyarrow]
adult_male bool[pyarrow]
deck large_string[pyarrow]
embark_town large_string[pyarrow]
alive large_string[pyarrow]
alone bool[pyarrow]
dtype: object在Polars的DataFrame 上调用 pd.DataFrame
在拥有最新版本的Pandas的情况下，您可以在Polars的DataFrame上调用pd.DataFrame
也就是说，如果您已经安装了最新版本的Pandas库，那么您可以直接在一个Polars的DataFrame对象上调用Pandas的DataFrame构造函数（即pd.DataFrame()），以将Polars的DataFrame转换为Pandas的DataFrame。这是Pandas 1.5.0及以后版本引入的一个功能，允许Pandas和Polars之间的更直接和高效的转换。
python
df_pandas = (
pd.DataFrame(df)
.head()
)
df_pandas
0 1 2 3 4 5 ... 9 10 11 12 13 14
0 0 3 male 22.0 1 0 ... man True None Southampton no False
1 1 1 female 38.0 1 0 ... woman False C Cherbourg yes False
2 1 3 female 26.0 0 0 ... woman False None Southampton yes True
3 1 1 female 35.0 1 0 ... woman False C Southampton yes False
4 0 3 male 35.0 0 0 ... man True None Southampton no True
[5 rows x 15 columns]从Pandas转换到Polars
您可以通过在Pandas的DataFrame上调用pl.DataFrame来将其转换为Polars的DataFrame。
这个调用会创建一个Polars的DataFrame对象，其内容和结构与原始的Pandas DataFrame相同，但使用了Polars的内部数据结构和优化，以提供更好的性能和内存效率。
python
(
pl.DataFrame(
df.to_pandas()
)
.head(3)
)
shape: (3, 15)
┌──────────┬────────┬────────┬──────┬───┬──────┬─────────────┬───────┬───────┐
│ survived ┆ pclass ┆ sex ┆ age ┆ ... ┆ deck ┆ embark_town ┆ alive ┆ alone │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ str ┆ f64 ┆ ┆ str ┆ str ┆ str ┆ bool │
╞══════════╪════════╪════════╪══════╪═══╪══════╪═════════════╪═══════╪═══════╡
│ 0 ┆ 3 ┆ male ┆ 22.0 ┆ ... ┆ null ┆ Southampton ┆ no ┆ false │
│ 1 ┆ 1 ┆ female ┆ 38.0 ┆ ... ┆ C ┆ Cherbourg ┆ yes ┆ false │
│ 1 ┆ 3 ┆ female ┆ 26.0 ┆ ... ┆ null ┆ Southampton ┆ yes ┆ true │
└──────────┴────────┴────────┴──────┴───┴──────┴─────────────┴───────┴───────┘或者通过在Pandas的DataFrame上调用pl.from_pandas
即除了直接在Pandas的DataFrame上调用pl.DataFrame来将其转换为Polars的DataFrame之外，还可以选择调用from_pandas函数来实现相同的转换。pl.from_pandas(pandas_df)会接受一个Pandas的DataFrame作为输入，并返回一个新的Polars的DataFrame，其内容与原始Pandas DataFrame相同。这两种方法都是将Pandas数据转换为Polars格式的有效方式。
python
(
pl.from_pandas(
df.to_pandas()
).head(3)
)
shape: (3, 15)
┌──────────┬────────┬────────┬──────┬───┬──────┬─────────────┬───────┬───────┐
│ survived ┆ pclass ┆ sex ┆ age ┆ ... ┆ deck ┆ embark_town ┆ alive ┆ alone │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ str ┆ f64 ┆ ┆ str ┆ str ┆ str ┆ bool │
╞══════════╪════════╪════════╪══════╪═══╪══════╪═════════════╪═══════╪═══════╡
│ 0 ┆ 3 ┆ male ┆ 22.0 ┆ ... ┆ null ┆ Southampton ┆ no ┆ false │
│ 1 ┆ 1 ┆ female ┆ 38.0 ┆ ... ┆ C ┆ Cherbourg ┆ yes ┆ false │
│ 1 ┆ 3 ┆ female ┆ 26.0 ┆ ... ┆ null ┆ Southampton ┆ yes ┆ true │
└──────────┴────────┴────────┴──────┴───┴──────┴─────────────┴───────┴───────┘两种方法都是等价的。
将Series转换为Pandas
您可以使用to_pandas方法将Series转换为Pandas的Series，这个操作会克隆数据。
在这里，Series 指的是 Polars 中的序列对象（类似于 Pandas 中的 Series）。to_pandas可以将Polars 的 Series 转换为 Pandas 的 Series。由于数据是在两个库之间转换的，因此原始数据不会被修改，而是被克隆（即复制）到新的 Pandas Series 中。这是确保数据一致性和避免潜在副作用的常见做法。
python
(
df['age']
.to_pandas()
.head()
)
0 22.0
1 38.0
2 26.0
3 35.0
4 35.0
Name: age, dtype: float64或者，您可以在Pandas中使用PyArrow扩展类型进行零拷贝转换
也就是说，除了上述的转换方法外，还可以在Pandas和Polars之间进行数据转换，且这种转换方式可以实现零拷贝（zero-copy）。具体来说，您可以在Pandas中使用PyArrow扩展类型来与Polars进行数据交换。PyArrow是一个跨语言的库，用于高效地读写各种格式的数据，包括表格型数据。通过利用PyArrow的特性和优化，可以实现数据在Pandas和Polars之间的直接传输，而无需进行数据的复制，从而提高了转换的效率。不过，需要注意的是，这种零拷贝转换可能需要特定的条件和设置才能实现。
python
(
df['age']
.to_pandas(use_pyarrow_extension_array=True)
.head()
)
0 22.0
1 38.0
2 26.0
3 35.0
4 35.0
Name: age, dtype: double[pyarrow]Polars简明基础教程三：懒惰模式 1：引入懒惰模式（续）
Polars简明基础教程五：什么是Polars的"DataFrame（数据框）_上"
Polars简明基础教程六：什么是Polars的"DataFrame（数据框）_下"