Синхронизировать pl.StringCache/Категорическое кодирование между машинами в полярах ⇐ Python

[Anonymous]

Мне нужен тип данных Polars Categorical, чтобы иметь одинаковое физическое представление на разных машинах. На одной машине я могу использовать pl.StringCache, чтобы получить то же физическое представление:

Код: Выделить всё

with pl.StringCache():
s1 = pl.Series("color", ["red", "green", "red"], dtype=pl.Categorical)
s2 = pl.Series("color", ["blue", "red", "green"], dtype=pl.Categorical)

Но мне нужно воспроизвести ту же физическую кодировку на совершенно другом компьютере:

Код: Выделить всё

with pl.StringCache():
s1 = pl.Series("color", ["red", "green", "red"], dtype=pl.Categorical)
# Somhow save encoding here

# On a different machine
with pl.StringCache(): # Somehow load encoding here
s2 = pl.Series("color", ["blue", "red", "green"], dtype=pl.Categorical)

В настоящее время это невозможно, но есть ли обходные пути?
Мой вариант использования — машинное обучение. Я обучаю модель категориальным данным на одной машине, и мне нужна кодировка для вывода на разных машинах. Хотя технически я мог бы использовать кодировщик меток Scikit, я бы хотел оставаться в полярных отношениях.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... -in-polars