Python - Страница 816

Скажем, у меня есть
df1 = pl.DataFrame({'start': , 'end': })
df2 = pl.DataFrame({'idx': , 'values': })

Они выглядят так:
In : df1
Out :
shape: (3, 2)
┌───────┬─────┐
│ start ┆ end │
│ --- ┆ --- │
│ f64 ┆ f64 │
╞═══════╪═════╡
│ 1.0 ┆ 2.0 │
│ 2.0...

У меня есть pl.DataFrame с вложенными списками.
Я хотел бы преобразовать каждую строку, чтобы в ней было одно значение списка.
Фрагмент примера:
import polars as pl

def expand(df):
# do the job
return df

df = pl.DataFrame(
{
x : ,
y : [ , ],
}...

Скажем, у меня есть
df = pl.DataFrame({'group': , 'value': })

Я хотел бы получить скользящую сумму с окном 2 для каждой группы.
Ожидаемый результат:
┌───────┐
│ value │
│ --- │
│ i64 │
╞═══════╡
│ 1 │
│ 5 │
│ 6 │
│ 5 │
│ 8 │
│ 7 │
│ 2 │
│ 5 │...

Я пытаюсь выполнить несколько операций со всеми столбцами в кадре данных Polars, используя функцию pl.all.
df = pl.DataFrame(
{ a : , b : , c : }
)

В настоящее время я использую этот код:
def col_operations(column: pl.Series):
col_stats = {...

Похоже, что местоположение временного файла потоковой передачи по умолчанию — «tmp/polars», и мне постоянно не хватает места на диске при выполнении потоковой передачи .collect().
Однако мой экземпляр AWS Sagemaker имеет 1 ТБ дискового пространства...

Предположим, у меня есть следующие данные:
df = pl.from_repr(
┌─────┬─────┬─────┐
│ a ┆ b ┆ c │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1 ┆ 2 ┆ 3 │
│ 4 ┆ 5 ┆ 6 │
│ 7 ┆ 8 ┆ 9 │
└─────┴─────┴─────┘
).lazy()

Для каждого столбца...

Например, я пытаюсь прочитать CSV-файл, содержащий цифры в европейском стиле:
COL_A , COL_B
ID_A , 47,37

Я читаю это с помощью кода типа:
pl.read_csv(inputfile, dtypes={COL_B:float}, infer_schema_length=200)

и я получаю сообщение об ошибке...

Например, у меня есть DataFrame Polars:
>>> df = pl.DataFrame({'A': , 'B': })
>>> df
shape: (4, 2)
┌─────┬─────┐
│ A ┆ B │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ str │
╞═════╪═════╡
│ a ┆ app │
│ b ┆ nop │
│ c ┆ cap │
│ d ┆ tab │
└─────┴─────┘

Я пытаюсь получить...

У меня есть проблема, которую я пытаюсь решить, но не могу ее понять.
У меня есть что-то похожее на эту таблицу:
import polars as pl

df = pl.from_repr(
┌─────┬────────────┬───────┐
│ id ┆ date ┆ sales │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str ┆ f64 │...

У меня есть кадр данных Polars со столбцами a_0, a_1, a_2, b_0, b_1, b_2. Я хочу преобразовать его в более длинный и тонкий кадр данных (3 строки, но всего 2 столбца a и b), чтобы a содержал a_0 , a_1 , a_2 , a_0 , a_1 , a_2 ,... и то же самое для...

Имея полярный DataFrame в Python, как я могу изменить каждый n-й элемент в серии?
# have
df = pl.DataFrame(pl.Series( a , ))
# want
#

# selecting works fine:
df
shape: (2,)
Series: 'a'

# but modification fails:
df *= -1
Traceback (most...

панды
df = df .str.split(pattern2)
df = df .apply(lambda x: )

полярности
df = df.with_columns(pl.col('content').map_elements(lambda x: re.split(pattern2, x)).alias('sentences'))
df = df.with_columns(pl.col('sentences').map_elements(lambda x:...

df = pl.DataFrame(
{
era : ,
pred1 : ,
pred2 : ,
pred3 : ,
something_else : ,
}
)
pred_cols =
ERA_COL = era

Я пытаюсь создать эквивалент процентиля ранга панд на Polars. В функции Rank Polars отсутствует флаг pct, который есть у Pandas.
Я...

Я хочу увеличить значение столбца на основе определенного условия в кадре данных Polars, учитывая при этом, сколько раз это условие было выполнено.
Пример данных.
import polars as pl

df = pl.DataFrame({
before : ,
cdl_type : ,
})

Текущий...

Как вы, возможно, заметили из других моих вопросов, прямо сейчас я перехожу от панд к полярам. У меня есть полярный df с по-разному вложенными списками, например:...

Я так старался с ChatGPT, но у меня не получилось, и он тоже не смог решить эту проблему. Как мне назначить или увеличить набор значений с помощью логической маски? Это то, что я делал с пандами.
validation_predictions =...

Как получить скользящую корреляцию в Polars?
Или хотя бы корреляцию для каждой строки, например:
pl.corr(pl.col('col_1'), pl.col('col_2'))

Мне известно о решении Pandas:
pd_df = result_df.to_pandas()
rol_corr_df = pd_df .rolling(5).corr(pd_df )...

Мне удалось решить эту проблему в два этапа.
import polars as pl
text = a brown fox jumps over a lazy dog's head
step = 3
df = pl.DataFrame({ a :text.split( )})

first = df.filter(pl.int_range(pl.len())%step==0)
second =...

Строковые столбцы можно выбрать с помощью:
df.select(pl.col(pl.String))

и строки Dataframe можно фильтровать с помощью шаблона регулярного выражения для одного столбца, например:
df.filter(pl.col( feature ).str.contains( dangerous ))

Как можно...

Python 3.12.3
Polars 1.8.2
Polars-lts-cpu: 1.10.0
ОС: Linux-lite 24.04 VM
У меня есть следующий код:
import polars as pl

countries =
calling_codes =

df = pl.DataFrame({'country': countries, 'calling_code': calling_codes })

capitals_dict =...

Я работаю с DataFrame Polars, который содержит столбец со строковыми значениями. Я хочу заменить определенные значения в этом столбце с помощью метода str.replace_many().
Мой фрейм данных:
import polars as pl
df = (pl.DataFrame({ Products : }))...

Недавно я столкнулся с непонятным поведением некоторых функций прокрутки Polars. Кажется, проблема возникает только тогда, когда есть NaN ( np.nan ), а также нулевой ( None ) в данных.

Я использую версию Polars 1.31.0, numpy 2.3.1 и Python...

Как избежать совпадения None при сравнении значений в двух разных кадрах данных Polars? Обработка равенства None кажется противоречивой при использовании is_in и join.
Например, если я начну с фреймов данных main_pl (со всеми записями) и sub_pl (с...

Numpy имеет функцию random.choice, которая позволяет выполнять выборку из категориального распределения. Как бы вы повторили это по оси? Чтобы проиллюстрировать, что я имею в виду, вот мой текущий код:

categorical_distributions = np.array([
,
,...

У меня есть такой DataFrame:
import polars as pl

# increase list repr defaults
pl.Config(fmt_table_cell_list_len=10, fmt_str_lengths=100)

df = pl.DataFrame(
{
grp : ,
val : [ , ],
}
)
df

shape: (2, 2)...