List 列表数组包含包含列表值的子数组和一个偏移数组(在内部实际上是 Arrow 的 LargeList)。 时间 Date 日期表示,内部表示为距离 UNIX 纪元的天数,由 32 位有符号整数编码。 Datetime 日期时间表示,内部表示为距离 UNIX 纪元的微秒数,由 64 位有符号整数编码。 Duration 表示时间差的类型,内部表示为微秒。通过减去...
fromsqlalchemyimportcreate_engineimportpolarsaspl 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.Str...
List 列表队列包含包含列表值的子队列和一个偏移队列(在内部实际是 Arrow 的LargeList)。 时间 Date 日期表示,内部表示为距离UNIX纪元的天数,由32位符号整数编码。 Datetime 日期时间表示,内部表示为距离UNIX纪元的微秒数,由64位有符号整数编码。 Duration 表示时间差的类型,内部表示为微秒。通过差分Date/Datetime创建。
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...
out = df.select(pl.col("date","logged_at").dt.to_string("%Y-%h-%d")) print(out) out = df.select(pl.col("^.*(as|sa).*$")) print(out) out = df.select(pl.col(pl.Int64, pl.UInt32, pl.Boolean).n_unique) print(out) ...
("*")) # Is equivalent to out = df.select(pl.all()) print(out) out = df.select(pl.col("*").exclude("logged_at", "rn")) print(out) out = df.select(pl.col("date", "logged_at").dt.to_string("%Y-%h-%d")) print(out) out = df.select(pl.col("^.*(as|sa).*$"))...
.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))) ...
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] and string. Installed versions ---Version info--- Polars: 1.0.0 Index type: UInt32 Platform: Linux-5.15.153.1-microso...
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 ...
通过< Utf8>Rust polars中的自定义函数将Utf8系列转换为列表系列对于未来的研究者，我将解释一般的解决...