Объединить кадр данных полярностей со столбцами dtype ENUM ⇐ Python

[Anonymous]

Рассмотрим возможность использования двух pl.DataFrame с одинаковой схемой. В одном из столбцов есть dtype=pl.Enum.

Код: Выделить всё

import polars as pl

enum_col1 = pl.Enum(["type1"])
enum_col2 = pl.Enum(["type2"])
df1 = pl.DataFrame(
{"enum_col": "type1", "value": 10},
schema={"enum_col": enum_col1, "value": pl.Int64},
)
df2 = pl.DataFrame(
{"enum_col": "type2", "value": 200},
schema={"enum_col": enum_col2, "value": pl.Int64},
)

print(df1)
print(df2)

shape: (1, 2)
┌──────────┬───────┐
│ enum_col ┆ value │
│ ---      ┆ ---   │
│ enum     ┆ i64   │
╞══════════╪═══════╡
│ type1    ┆ 10    │
└──────────┴───────┘
shape: (1, 2)
┌──────────┬───────┐
│ enum_col ┆ value │
│ ---      ┆ ---   │
│ enum     ┆ i64   │
╞══════════╪═══════╡
│ type2    ┆ 200   │
└──────────┴───────┘

Если я попытаюсь выполнить простой pl.concat([df1, df2]), я получаю следующую ошибку:

Код: Выделить всё

polars.exceptions.SchemaError: type Enum(Some(local), Physical) is incompatible with expected type Enum(Some(local), Physical)

Эту проблему можно обойти, «увеличив» перечисления следующим образом:

Код: Выделить всё

pl.concat(
[
df1.with_columns(pl.col("enum_col").cast(pl.Enum(["type1", "type2"]))),
df2.with_columns(pl.col("enum_col").cast(pl.Enum(["type1", "type2"]))),
]
)

shape: (2, 2)
┌──────────┬───────┐
│ enum_col ┆ value │
│ ---      ┆ ---   │
│ enum     ┆ i64   │
╞══════════╪═══════╡
│ type1    ┆ 10    │
│ type2    ┆ 200   │
└──────────┴───────┘

Думаю, есть более питонический способ сделать это?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... dtype-enum