col("floats_as_string").cast(pl.Float64), ) print(out) df = pl.DataFrame( { "integers": [-1, 0, 2, 3, 4], "floats": [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], "bools": [True, False, True, False, True], } ) out = df.select(pl.col("integers").cast(pl.Boolean), pl.col("...
[4.0, 5.03, 6.0, 7.0, 8.0], "floats_as_string": ["4.0", "5.0", "6.0", "7.0", "8.0"], } )out = df.select( pl.col("integers").cast(pl.Utf8), pl.col("float").cast(pl.Utf8), pl.col("floats_as_string").cast(pl.Float64), ) print(out) df = pl.DataFrame( { "...
query ="SELECT * FROM user_to_role"engine = create_engine("mysql+pymysql://")# 这里我们将 user_id 改成了字符串,当然我们改成字符串反而是不对的,这里只是演示这个功能df = pl.read_database(query, engine, schema_overrides={"user_id": pl.String})print(df)""" shape: (9, 2) ┌──...
最强Pandas 平替 -- Polars Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括: 快速: Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。 I/O: 对所有...
Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括: 快速: Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。 I/O: 对所有常见数据存储层提供一流支持:本地、云存储和数据库。
pl.col('floats_as_string').cast(pl.Float64),)print(out)df = pl.DataFrame( { 'integers': [-1, 0, 2, 3, 4], 'floats': [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], 'bools': [True, False, True, False, True], })out = df.select(pl.col('integers').cast(pl.Boolean), pl.col('floats'...
[4.0, 5.03, 6.0, 7.0, 8.0], "floats_as_string": ["4.0", "5.0", "6.0", "7.0", "8.0"], } ) out = df.select( pl.col("integers").cast(pl.Utf8), pl.col("float").cast(pl.Utf8), pl.col("floats_as_string").cast(pl.Float64), ) print(out) df = pl.DataFrame( { "...
.with_columns(pl.col('Discount_rate').map_elements(lambda x:'100:10' if re.search(r'0.\d+',x) else x,return_dtype=pl.String)) .with_columns(pl.col('Discount_rate').str.split(':').list.eval(pl.element().cast(pl.Int16, strict=False))) ...
InvalidOperationError: cannot cast List type (inner: 'String', to: 'String') Log output No response Issue description Before you could coerce string and list[string] to list[string], but since v1.0 this is not possible anymore. @stinodego Expected behavior Be able to coerce list[string] ...
pandas Python Polars占用大量内存并花费较长时间你使用的是apply，这意味着你实际上是在编写一个python ...