Python - Страница 815

Я новичок в Polars. Я хочу перебрать группы, созданные путем группировки по столбцу, где каждая ячейка этого столбца содержит список из двух дат. Для этого я использовал следующий (пример) фрагмент кода, и он отлично работал с версией...

Некоторые из моих столбцов в моем кадре данных Polars имеют тип dtype pl.List(pl.Struct). Я пытаюсь заменить эти столбцы, чтобы получить несколько столбцов, представляющих собой списки скалярных значений.
Вот пример столбца, который я пытаюсь...

У меня есть следующий DF, на котором я пытаюсь создать новый столбец, который будет cum_sum.
import polars as pl
pl.Config(tbl_rows=20)
df= pl.LazyFrame({
a : ,
b : ,
c : ,
})
df = df.with_columns(pl.when(pl.col('b') ==...

Я работаю с PyVista над созданием интерактивного средства просмотра STL, в котором пользователи смогут выбирать несколько регионов сетки. Текущий код допускает выбор, но имеет проблему: ранее выбранные регионы исчезают при выборе новых. Данные...

Я работаю со следующим кодом...
import polars as pl

df = pl.DataFrame({
'region': ,
'qty': ,
'price': ,
'tenor': ,
})

cols_to_set =
fill_val = '-'

df.with_columns( )

...со следующим выводом.
shape: (3, 4)
┌────────┬─────┬───────┬───────┐
│...

У меня есть следующий код:
import polars as pl

df = pl.DataFrame({
'name': ,
'category1': ,
'category2': ,
'quantity': ,
'exposure':
})
FLT_COLS =
OTHER_COLS =

df_temp = df.select(pl.col(FLT_COLS)).sum()\...

У меня есть следующий код
import polars as pl
import datetime as dt
from dateutil.relativedelta import relativedelta

def get_3_month_splits(product: str) -> list :
front, start_dt, total_m = product.rsplit('.', 2)
start_dt =...

Мне нужно преобразовать список (включая заголовки) в Dataframe.
Если я сделаю это напрямую с помощью pl.DataFrame(list), заголовки будут созданы, и все будет сохранено в виде строки. Более того, таблица транспонируется, так что первый элемент в...

Рассмотрим пример:
import polars as pl

df = pl.DataFrame(
[
pl.Series(
id ,
,
),
pl.Series(
s ,
[
,
,
],
),
pl.Series( selector , ),
]
)
print(df)
# shape: (2, 3)
# ┌───────┬─────────────────────────────┬──────────┐
# │ id ┆ s ┆ selector │
#...

У меня есть следующий код
import polars as pl

mapping = {
'CASH': {'qty': 1, 'origin': 'E'},
'ITEM': {'qty': -9, 'origin': 'A'},
'CHECK': {'qty': 46, 'origin': 'A'},
}

df = pl.DataFrame( )\
.with_columns(pl.struct( ).alias('mapping'))\...

Учитывая, что:

Использование map_elements намного медленнее, чем собственный API выражений.

Как я могу использовать собственный API выражений Polars для создания нового столбца со списком, содержащим все целые числа от 1 до номера другого...

Я только что установил ursina в виртуальной среде. Я пытаюсь создать базовую сцену с некоторым освещением:
from ursina import *

class Pivot(Entity):
def update(self):
self.rotation_y += time.dt * 30

def show():
app =...

Я пытаюсь создать pl.Series, где каждый элемент строки n представляет собой список элементов 1...n. Использование pl.int_range дает мне ошибку:
import polars as pl

df = pl.DataFrame({
'a':
}).select(
pl.int_range(1, pl.col('a')+1)
)...

Я новичок в Polars, и большая часть моей работы была в Pandas. Polars заинтересовал меня после того, как я обнаружил, что операция чтения около 8 тысяч строк в файле xlsx сократилась с почти 7 секунд до 0,45 секунды. Основная причина, по которой я...

Пример прямо из документации:
import polars as pl

country_code_dict = {
CA : Canada ,
DE : Germany ,
FR : France ,
None: Not specified ,
}
df = pl.DataFrame(
{
country_code : ,
}
).with_row_count()

df.with_columns(
pl.col( country_code )...

Как найти самые правые данные, не равные нулю, в каждой строке?
import polars as pl

data_df = pl.from_repr(
┌──────┬──────┬──────┬──────┐
│ d1 ┆ d2 ┆ d3 ┆ d4 │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞══════╪══════╪══════╪══════╡
│ 20...

Итак, у меня есть столбец/серия поляров, представляющая собой строки цифр.
s = pl.Series( a , )
s
shape: (3,)
Series: 'a'

Я хотел бы преобразовать каждую строку в список целых чисел.
Я нашел рабочее решение, но не уверен, что оно оптимально....

Я пытаюсь найти полярный способ агрегирования данных по строкам. Речь идет не только о функции .sum, а обо всех агрегатах, где ось имеет смысл.
Взгляните на эти примеры pandas:
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([ , , ])

df
# 0 1 2
# 1 4 5 3...

Я надеюсь посчитать последовательные значения в столбце, желательно с использованием полярных выражений.
import polars
df = pl.DataFrame(
{ value : }
)

В приведенном выше примере фрейма данных я хотел бы подсчитать количество последовательных...

Предположим, у меня есть следующий df:
import numpy as np
import polars as pl

df = pl.DataFrame({
date : pl.date_range(pl.date(2022, 1, 1), pl.date(2022, 1, 30), interval= 1d , eager=True),
group : *10,
total : np.random.randint(100, size=30)...

Я перешел с Pandas-Python на Polars и пытаюсь понять, как по сути рассчитать скользящую сумму за каждый день. Мне не нужна только общая сумма за каждый день, мне нужны общие суммы за каждый период времени (5-минутный период) каждый день в режиме...

Мой вопрос заключается в том, есть ли способ иметь значение null до тех пор, пока все окно не будет заполнено в начале скользящего окна в полярах. Например:
dates =
df = pl.DataFrame({ dt : dates, a : , b : }).with_columns(
pl.col( dt...

В Jupyter Notebook я использую виджет Jupyter для взаимодействия с функцией.
Виджет предоставляет мне раскрывающийся список, который может циклически перебирать некоторые графики, а его параметры извлекаются из кадра данных.
Под псевдокодом, который...

У меня есть файл csv размером 28 ГБ, который я хочу построить. Очевидно, что это слишком много точек данных, так как я могу уменьшить данные? Я хотел бы объединить около 1000 точек данных в одну, вычислив среднее значение. Вот структура моего...

У меня есть следующий код в полярах:
import datetime
import polars as pl

df = pl.DataFrame(
{
id : ,
date : ,
value : ,
}
)

(df.group_by_dynamic( date , group_by= id , every= 1mo , period= 1mo , closed= both )
.agg(
pl.int_range(1, pl.len() +...