Rust :lire la trame de données dans les polaires à partir de mysql

Même réponse que dans cette question , semble tout à fait en double IMO.

Vous pouvez utiliser les constructeurs pour cela ou collecter auprès des itérateurs. La collecte à partir des itérateurs est souvent rapide, mais dans ce cas, cela nécessite de boucler le Vec<Country> deux fois, vous devriez donc comparer.

Vous trouverez ci-dessous un exemple de fonction pour les deux solutions présentées.

use polars::prelude::*;

struct Country {
    country: String,
    count: i64,
}

fn example_1(values: &[Country]) -> (Series, Series) {
    let ca_country: Utf8Chunked = values.iter().map(|v| &*v.country).collect();
    let ca_count: NoNull<Int64Chunked> = values.iter().map(|v| v.count).collect();
    let mut s_country: Series = ca_country.into();
    let mut s_count: Series = ca_count.into_inner().into();
    s_country.rename("country");
    s_count.rename("country");
    (s_count, s_country)
}

fn example_2(values: &[Country]) -> (Series, Series) {
    let mut country_builder = Utf8ChunkedBuilder::new("country", values.len(), values.len() * 5);
    let mut count_builder = PrimitiveChunkedBuilder::<Int64Type>::new("count", values.len());

    values.iter().for_each(|v| {
        country_builder.append_value(&v.country);
        count_builder.append_value(v.count)
    });

    (
        count_builder.finish().into(),
        country_builder.finish().into(),
    )
}

Une fois que vous avez la Series , vous pouvez utiliser DataFrame::new(columns) où columns: Vec<Series> pour créer un DataFrame .

Au fait, si vous voulez des performances maximales, je vous recommande vraiment connector-x . Il a l'intégration des polaires et des flèches et a des performances folles.