Python-поляры: как умножить каждый элемент в списке на значение в другом столбце? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть фрейм данных с определенным количеством групп, содержащий столбец веса и список значений, который может иметь произвольную длину, например:

Код: Выделить всё

df = pl.DataFrame(
{
"Group": ["Group1", "Group2", "Group3"],
"Weight": [100.0, 200.0, 300.0],
"Vals": [[0.5, 0.5, 0.8],[0.5, 0.5, 0.8], [0.7, 0.9]]
}
)

Код: Выделить всё

┌────────┬────────┬─────────────────┐
│ Group  ┆ Weight ┆ Vals            │
│ ---    ┆ ---    ┆ ---             │
│ str    ┆ f64    ┆ list[f64]       │
╞════════╪════════╪═════════════════╡
│ Group1 ┆ 100.0  ┆ [0.5, 0.5, 0.8] │
│ Group2 ┆ 200.0  ┆ [0.5, 0.5, 0.8] │
│ Group3 ┆ 300.0  ┆ [0.7, 0.9]      │
└────────┴────────┴─────────────────┘

Моя цель — вычислить «взвешенный» столбец, который будет кратен каждому элементу в списке значений значению в столбце веса:

Код: Выделить всё

┌────────┬────────┬─────────────────┬─────────────────┐
│ Group  ┆ Weight ┆ Vals            ┆ Weighted        │
│ ---    ┆ ---    ┆ ---             ┆ ---             │
│ str    ┆ f64    ┆ list[f64]       ┆ list[i64]       │
╞════════╪════════╪═════════════════╪═════════════════╡
│ Group1 ┆ 100.0  ┆ [0.5, 0.5, 0.8] ┆ [50, 50, 80]    │
│ Group2 ┆ 200.0  ┆ [0.5, 0.5, 0.8] ┆ [100, 100, 160] │
│ Group3 ┆ 300.0  ┆ [0.7, 0.9]      ┆ [210, 270]      │
└────────┴────────┴─────────────────┴─────────────────┘

Я пробовал несколько разных вещей:

Код: Выделить всё

df.with_columns(
pl.col("Vals").list.eval(pl.element() * 3).alias("Weight1"), #Multiplying with literal works
pl.col("Vals").list.eval(pl.element() * pl.col("Weight")).alias("Weight2"), #Does not work
pl.col("Vals").list.eval(pl.element() * pl.col("Unknown")).alias("Weight3"), #Unknown columns give same value
pl.col("Vals").list.eval(pl.col("Vals") * pl.col("Weight")).alias("Weight4"), #Same effect
# pl.col('Vals') * 3 -> gives an error
)

Код: Выделить всё

┌────────┬────────┬────────────┬────────────┬──────────────┬──────────────┬────────────────────┐
│ Group  ┆ Weight ┆ Vals       ┆ Weight1    ┆ Weight2      ┆ Weight3      ┆ Weight4            │
│ ---    ┆ ---    ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---          ┆ ---          ┆ ---                │
│ str    ┆ f64    ┆ list[f64]  ┆ list[f64]  ┆ list[f64]    ┆ list[f64]    ┆ list[f64]          │
╞════════╪════════╪════════════╪════════════╪══════════════╪══════════════╪════════════════════╡
│ Group1 ┆ 100.0  ┆ [0.5, 0.5, ┆ [1.5, 1.5, ┆ [0.25, 0.25, ┆ [0.25, 0.25, ┆ [0.25, 0.25, 0.64] │
│        ┆        ┆ 0.8]       ┆ 2.4]       ┆ 0.64]        ┆ 0.64]        ┆                    │
│ Group2 ┆ 200.0  ┆ [0.5, 0.5, ┆ [1.5, 1.5, ┆ [0.25, 0.25, ┆ [0.25, 0.25, ┆ [0.25, 0.25, 0.64] │
│        ┆        ┆ 0.8]       ┆ 2.4]       ┆ 0.64]        ┆ 0.64]        ┆                    │
│ Group3 ┆ 300.0  ┆ [0.7, 0.9] ┆ [2.1, 2.7] ┆ [0.49, 0.81] ┆ [0.49, 0.81] ┆ [0.49, 0.81]       │
└────────┴────────┴────────────┴────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────────────┘

Если я не правильно понимаю, похоже, что вы не можете получить доступ к столбцам за пределами списка из функции eval. Возможно, существует способ использовать понимание списка в операторе, но это не совсем удачное решение.
Какой подход здесь рекомендуется использовать? Любая помощь будет оценена по достоинству!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/743 ... a-differen