DataFrame(data) # 使用表达式进行选择 selected_df = df.select(['column1']) # 使用表达式进行过滤 filtered_df = df.filter(df['column1'] > 1) selected_df filtered_df Join 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pl.DataFrame( { "a": np.arange(0, 8), "b": np....
这篇文章将从源码视角了解polars中DataFrame的构成,然后解析其中重要的几类函数,比如select、filter、groupby。 DataFrame结构 ChunkedArray、Series、DataFrame等基础的数据结构都位于polars-core中。DataFrame的结构很简单,是一个由Series构成的二维数据结构,它可以被视为Vec上的抽象 // polars/polars-core/src/frame/mod....
df = pl.DataFrame(data) # 使用表达式进行选择 selected_df = df.select(['column1']) # 使用表达式进行过滤 filtered_df = df.filter(df['column1'] >1) selected_df filtered_df #2. 拼接 df = pl.DataFrame( { "a": np.arange(0, 8), "b": np.ra...
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,...
""" df_pl = df_pl.filter(pl.col("Borough")=='Queens') return df_pldef round_column(df, column,to_round): """ Round numbers on columns """ df = df.with_columns(pl.col(column).round(to_round)) return dfdef rename_column(df, column_old, column_new): ...
在成功将数据加载到 Polars DataFrame 后,我们可以利用 Polars 提供的强大数据处理功能。以下是一些常见的数据处理操作示例: 1. 数据过滤 # 筛选某一列中值大于特定值的行filtered_df=df.filter(pl.col('your_column_name')>100)print(filtered_df)
filtered_df = df.filter(df['column1'] >1) selected_df filtered_df #2. 拼接df = pl.DataFrame( { "a": np.arange(0, 8), "b": np.random.rand(8), "d": [1, 2.0, np.NaN, np.NaN, 0, -5, -42, None], } ) df2 = pl.DataFrame( ...
This example shows how to sort a Polars DataFrame by a column. sort_data.py import polars as pl data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pl.DataFrame(data) sorted_df = df.sort('Age'...
df = df.rename({column_old: column_new}) return df def sort_by_columns_desc(df, column): """ Sort by column """ df = df.sort(column, descending=True) return df 保存 def loading_into_parquet(df_pl): """ Save dataframe in parquet ...
1、介绍 Polars是一个用于处理结构化数据的超快速DataFrame库。它的核心是用Rust编写的,支持Python,R和NodeJS等多种编程语言。Polars具有以下特点:l 支持惰性和急切的执行模式,可以根据需要选择最适合的方式。…