Polars中高效解析JSON字符串列的最佳实践

在数据处理过程中，我们经常需要处理包含JSON字符串的列。本文将介绍在Polars数据分析库中高效解析JSON字符串并将其展开为多列的几种方法，并分析它们的性能差异和适用场景。

方法一：使用原生json_decode函数

Polars提供了原生的str.json_decode方法，这是最高效的解决方案。该方法可以直接将JSON字符串解析为Polars的结构体(Struct)，然后通过unnest操作展开为多列。

# 定义预期的数据结构类型
struct = pl.Struct({
    "text": pl.Utf8,
    "zxc": pl.Int64,
})

# 解析并展开JSON列
df = df.with_columns([
    pl.col("json_column").str.json_decode(struct),
]).unnest("json_column")

这种方法的主要优势在于：

1. 完全在Rust层面执行，无需Python解释器介入
2. 性能最佳，比其他方法快约2倍
3. 可以预先定义数据结构，确保类型安全

如果无法预先确定数据结构，可以使用infer_schema_length参数让Polars自动推断类型。

方法二：使用map_elements配合JSON解析库

另一种常见方法是使用map_elements配合Python的JSON解析库：

# 使用标准库json模块
df = df.with_columns([
    pl.col("json_column").map_elements(json.loads).alias("parsed")
]).unnest("parsed")

这种方法更灵活，但性能较差。为了提高性能，可以使用更快的orjson库：

# 使用orjson替代标准json模块
df = df.with_columns([
    pl.col("json_column").map_elements(orjson.loads).alias("parsed")
]).unnest("parsed")

类型处理技巧

当遇到类型不匹配错误时，如"SchemaMismatch"错误，可以预先转换数据类型：

def convert(x):
    data = orjson.loads(x)
    return {k: str(v) for k, v in data.items()}  # 统一转换为字符串

df = df.with_columns([
    pl.col("json_column").map_elements(convert).alias("parsed")
]).unnest("parsed")

性能对比与选择建议

1. 性能优先：使用原生json_decode方法，特别是处理大数据量时
2. 灵活性优先：使用map_elements配合orjson，当数据结构复杂或不确定时
3. 类型安全：预先定义Struct结构体可以避免运行时类型错误

对于从PostgreSQL等数据库读取的JSONB数据，推荐优先尝试原生解析方法，它不仅能提供最佳性能，还能更好地与Polars的类型系统集成。

通过合理选择解析方法，可以显著提高Polars处理JSON数据的效率，特别是在大规模数据集上。