DataFrame 也可以基于 Series 创建,因为 DataFrame 本身就可以看作是多个 Series 的组合。 importpolarsaspl# 通过第二个参数 schema 指定列的类型df = pl.DataFrame( [ pl.Series("col1", [0,2], dtype=pl.Float32), pl.Series("col2", [3,7], dtype=pl.Int64), ] )print(df)""" shape: (2,...
elements_df有一个“元素”列作为id,N_<int[1:n]>列作为其节点id。首先,考虑到dataframe的性能和易用性,我不知道这个模式比在一列中有一个节点列表的单列好还是坏,我没有问题更改这个模式。 但我需要交叉引用这两个dataframes来对我的结果进行几次计算。首先,我需要计算元素的质心。 由于我是dataframe I的新...
当前的文件格式是CSV, Pandas和polar都可以使用一个相同的read_csv()函数。 importtimeimportpolarsaspl# pandastotal_time_taken_pandas=[]foriinrange(3):start_time_pandas=time.time()df_pd=pd.read_csv("data.csv")end_time_pandas=time.time()total_time_taken_pandas.append(end_time_pandas-start_ti...
Pandas 和 Polars 的实现乍一看有很大不同,但经验丰富的 Pythonista 应该可以轻松地在两者之间进行切换: # PANDASdf_pd_italy=pd.read_csv("data.csv")df_pd_italy["date"]=pd.to_datetime(df_pd_italy["date"])df_pd_italy=df_pd_italy[df_pd_italy["location"]=="Italy"]df_pd_italy=df_pd_ita...
start=timeit.default_timer()df_users=pd.read_csv('users.csv')df_fake=pd.read_csv('fake_user.csv')df_users.append(df_fake,ignore_index=True)stop=timeit.default_timer()print('Time: ',stop-start)---Time:15.556222308427095 使用Pandas耗时15s。 代码语言:javascript...
虽然pandas DataFrame 具有可用模式.to_csv()参数的方法,因此允许将 DataFrame 附加到文件中,但 Polars DataFrame 写入方法似乎都没有该参数。jqu*_*ous 6 例如,要附加到 CSV 文件 - 您可以传递文件对象,例如import polars as pl df1 = pl.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3 ,4]}) df2 = pl....
DataFrame(res) Log output ComputeError: could not append value: 1.41431 of type: f64 to the builder; make sure that all rows have the same schema or consider increasing `infer_schema_length` it might also be that a value overflows the data-type's capacity Issue description I'm ...
import random import timeit import pandas as pd import polars as pl # Create a DataFrame with 50,000 columns and 1 row num_cols = 50_000 data = {f"col_{i}": [random.random()] for i in range(num_cols)} pd_df = pd.DataFrame(data) pl_df = pl.DataFrame(data) # Method 1: Us...
df = pl.DataFrame( { "era": ["01", "01", "02", "02", "03", "03"], "pred1": [1, 2, 3, 4, 5,6], "pred2": [2,4,5,6,7,8], "pred3": [3,5,6,8,9,1], "something_else": [5,4,3,67,5,4], } ) pred_cols = ["pred1", "pred2", "pred3"] ERA_COL...
INVALID_ARGUMENT: [libpq] Failed to execute COPY statement: PGRES_FATAL_ERROR ERROR: COPY file signature not recognized . SQLSTATE: 22P04 小尺寸的代码存储dataframes,如400万行(200 mb),但当我想存储1800万行(500 mb)的大dataframe时,我收到了上面的错误,有没有办法修复代码,或者切片dataframe将其存储在...