Я хочу вычислить сумму столбца в group_by на основе значений другого столбца. Примерно то же самое, что и pl.Expr.value_counts (см. пример), но я хочу применить функцию (например, sum) к определенному столбцу, в данном случае к столбцу Price.
Я знаю, что могу выполнить group_by для Weather + Windy, а затем агрегировать, но я не могу этого сделать, так как у меня много других агрегаты, которые мне нужно вычислить только по Weather group_by.
import polars as pl
df = pl.DataFrame(
data = {
"Weather":["Rain","Sun","Rain","Sun","Rain","Sun","Rain","Sun"],
"Price":[1,2,3,4,5,6,7,8],
"Windy":["Y","Y","Y","Y","N","N","N","N"]
}
)
Я могу получить количество счетчиков за ветреный день по значению value_counts
df_agg = (df
.group_by("Weather")
.agg(
pl.col("Windy")
.value_counts()
.alias("Price")
)
)
shape: (2, 2)
┌─────────┬────────────────────┐
│ Weather ┆ Price │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ list[struct[2]] │
╞═════════╪════════════════════╡
│ Sun ┆ [{"Y",2}, {"N",2}] │
│ Rain ┆ [{"Y",2}, {"N",2}] │
└─────────┴────────────────────┘
Я хотел бы сделать что-то вроде этого:
df_agg =(df
.group_by("Weather")
.agg(
pl.col("Windy")
.custom_fun_on_other_col("Price",sum)
.alias("Price")
)
)
и это именно тот результат, который мне нужен,
shape: (2, 2)
┌─────────┬────────────────────┐
│ Weather ┆ Price │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ list[struct[2]] │
╞═════════╪════════════════════╡
│ Sun ┆ [{"Y",6},{"N",14}] │
│ Rain ┆ [{"Y",4},{"N",12}] │
└─────────┴────────────────────┘
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/751 ... n-group-by
