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.random.rand(8), "d": [1, 2.0, np.NaN, np.NaN, 0, -5, -42, None], } ) df2 = pl.DataFrame( { "x":...
importpolarsaspl# 我们这里只有一个 sheet# 此时会返回一个字典,key 是 sheet 的名称,value 是对应的 DataFramedf_dict = pl.read_excel("girl.xlsx", sheet_id=[1])print(df_dict.__class__)# <class 'dict'># 每个 sheet 都有一个名称,默认是 "Sheet1", "Sheet2", "Sheet3", ...print(df_...
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...
数据处理示例 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) 1. 2. 3. 2. 数据聚合 # 按某一列分组并...
nodes = elements_df.filter(pl.col("element") == el_id).to_numpy()[0][:4] return coords(nodes) # loop over all elements and create new dataframe # or maybe use this schema: # _tmp = {"element": [], "x": [],"y": [],"z": []} ...
import polars as pl# 创建一个简单的 DataFrame data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': ['a', 'b', 'c']} 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 filte...
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。
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_dffiltered_df 加入 df = pl.DataFrame( { 'a': np.arange(0, 8), 'b': np.random.rand(8), 'd': [1, 2.0, np.NaN, np....
q = ( pl.scan_csv("heart.csv") .filter(pl.col("age") > 5) .group_by("sex") .agg(pl.col("chol").mean()) ) df = q.collect(streaming=True) print(df) 表达式 Basic operators df = pl.DataFrame( { "nrs": [1, 2, 3, None, 5], "names": ["foo", "ham", "spam", "...
filter_by_date.py import polars as pl from datetime import datetime data = { "date": [ datetime(2023, 1, 1), datetime(2023, 1, 2), datetime(2023, 1, 3)], "value": [10, 20, 30] } df = pl.DataFrame(data) filtered_df = df.filter(pl.col("date") == datetime(2023, 1...