Преобразование функции Pivot_table Pandas в Pivot Polars ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь преобразовать несколько панд Python в поляры. Я застрял, пытаясь преобразовать функцию pandas Pivot_table в поляры. Ниже приведен рабочий код pandas. Кажется, я не могу добиться такого же поведения с функцией поворота Polars. Функция Polars Pivot принудительно использует параметр столбца и использует значения столбца в качестве заголовков вместо метки столбца в качестве заголовка. Я собираюсь получить тот же результат, что и ниже, но с Polars вместо Pandas.
import polars as pl

df = pl.DataFrame({"obj" : ["ring", "shoe", "ring"], "price":["65", "42", "65"], "value":["53", "55", "54"], "date":["2022-02-07", "2022-01-07", "2022-03-07"]})

df_pd = df.to_pandas()
table = df_pd.pivot_table(values=["price","value","date"],index=["obj"], aggfunc={"price": "nunique","value":"nunique","date":"nunique"})

print(pl.from_pandas(table.reset_index()))

shape: (2, 4)
┌──────┬──────┬───────┬───────┐
│ obj ┆ date ┆ price ┆ value │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞══════╪══════╪═══════╪═══════╡
│ ring ┆ 2 ┆ 1 ┆ 2 │
│ shoe ┆ 1 ┆ 1 ┆ 1 │
└──────┴──────┴───────┴───────┘


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/717 ... lars-pivot