Как Polars обрабатывает индекс при использовании from_pandas? ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу опробовать поляры в Python, поэтому мне нужно объединить несколько кадров данных, считываемых из jsons. Когда я меняю индекс на дату и смотрю lala1.head(), я вижу, что дата столбца исчезла, поэтому я практически теряю индекс. Есть ли лучшее решение или мне нужно выполнить сортировку по дате, которая по сути аналогична установке индекса на дату?
import polars as pl

quarterly_balance_df = pl.read_json('../AAPL/single_statements/1985-09-30-quarterly_balance.json')

q1 = quarterly_balance_df.lazy().with_columns(pl.col("date").str.to_date())
quarterly_balance_df = q1.collect()
q2 = quarterly_balance_df.lazy().with_columns(pl.col("fillingDate").str.to_date())
quarterly_balance_df = q2.collect()
q3 = quarterly_balance_df.lazy().with_columns(pl.col("acceptedDate").str.to_date())
quarterly_balance_df = q3.collect()

quarterly_balance_df2 = pl.read_json('../AAPL/single_statements/1986-09-30-quarterly_balance.json')

q1 = quarterly_balance_df2.lazy().with_columns(pl.col("date").str.to_date())
quarterly_balance_df2 = q1.collect()
q2 = quarterly_balance_df2.lazy().with_columns(pl.col("fillingDate").str.to_date())
quarterly_balance_df2 = q2.collect()
q3 = quarterly_balance_df2.lazy().with_columns(pl.col("acceptedDate").str.to_date())
quarterly_balance_df2 = q3.collect()

lala1 = pl.from_pandas(quarterly_balance_df.to_pandas().set_index('date'))
lala2 = pl.from_pandas(quarterly_balance_df.to_pandas().set_index('date'))

test = pl.concat([lala1,lala2])


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/717 ... rom-pandas