Pythonic способ обновления столбца фрейма данных Polars на основе условия соответствия из другого столбца ⇐ Python

[Anonymous]

Что такое однострочный способ обновления элементов столбца в Polars на основе условия соответствия из другого столбца, возможно, с помощью лямбда-выражения?
Например, я хотел бы умножьте элементы в столбце 1 на 1000, если элементы в столбце 2 равны 'a'. Вот грубый способ.
import polars as pl

df = pl.DataFrame({
'col1':[1,2,3,4],
'col2':['a', 'a', 'b', 'b'],
'col3':[10.9, 12.0, 33.3, 34.4]
})

y_updated = []
for i in range(df.shape[0]):
row = df
if row['col2'][0]=='a':
y_updated.append(row['col1'][0]*1e3)
else:
y_updated.append(row['col1'][0])

df = df.with_columns(pl.Series(y_updated).alias('col1'))
print(df)


Выходы –
shape: (4, 3)
┌────────┬──────┬──────┐
│ col1 ┆ col2 ┆ col3 │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ f64 ┆ str ┆ f64 │
╞════════╪══════╪══════╡
│ 1000.0 ┆ a ┆ 10.9 │
│ 2000.0 ┆ a ┆ 12.0 │
│ 3.0 ┆ b ┆ 33.3 │
│ 4.0 ┆ b ┆ 34.4 │
└────────┴──────┴──────┘


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/768 ... ng-conditi