fill_null(pl.median("col2")), ) print(fill_median_df) fill_interpolation_df = df.with_columns( pl.col("col2").interpolate(), ) print(fill_interpolation_df) Window functions https://pola-rs.github.io/polars/user
首先 CSV 只是一个普通的纯文本,字段类型是 Polars 解析数据之后推断出来的,在解析之前数据都被视为字符串,而 null_values 就是在此时完成的替换。 此时不仅原有的空数据被替换成了 null,"16" 也被换成了 null。另外 null_values 还可以是一个列表,支持接收多个字符串。 importpolarsaspl df = pl.read_csv...
s = pl.Series("a", ["polar","bear","arctic","polar fox","polar bear"]) s2 = s.str.replace("polar","pola") print(s2) from datetime import date start = date(2001, 1, 1) stop = date(2001, 1, 9) s = pl.date_range(start, stop, inte...
with_row_index("index") # 注意Polars使用null表示缺失值。NaN代表浮点类型,不表示缺失值。 # Polars空值处理 df.fill_null(value=0) # 填充空值 df.fill_null(strategy="forward") # 使用"forward"方法,填充缺失值 df.drop_nulls() # 删除包含空值的行 读取与写入 # 读取数据 df = pl.read_csv(...
new_table <- table1 %>% mutate(no= row_number()) %>% mutate_at(vars(c, d), ~ifelse(no%in% c(2,5,7), replace_na(.,0), .)) %>% mutate(e = table2$value[match(a, table2$id)], f = ifelse(no%in% c(3,4), table3$value[match(b, table3$id)], f)) ...
另一方面,如果 strict=False,无法转换为目标 DataType 的任何值都将悄悄地转换为 null。 df = pl.DataFrame( { "integers": [1, 2, 3, 4, 5], "big_integers": [1, 10000002, 3, 10000004, 10000005], "floats": [4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0], "floats_with_decimal": [4.532, 5.5, 6.5, ...
s2 = s.str.replace("polar","pola") print(s2) from datetime import date start = date(2001, 1, 1) stop = date(2001, 1, 9) s = pl.date_range(start, stop, interval="2d", eager=True) print(s.dt.day) DataFrame 是一个二维数据结构,由一个或多个 Series 支持,可以看作是对一系列(...
()) s = pl.Series("a", ["polar", "bear", "arctic", "polar fox", "polar bear"]) s2 = s.str.replace("polar", "pola") print(s2) from datetime import date start = date(2001, 1, 1) stop = date(2001, 1, 9) s = pl.date_range(start, stop, interval="2d", eager=True)...
Description Pl.expr.sum() documentation (https://docs.pola.rs/api/python/dev/reference/expressions/api/polars.Expr.sum.html) should mention, that resulting None values are replaced with 0 (so you do not have to add .fill_null(0) ). Link ...
s2 = s.str.replace('polar', 'pola')print(s2)from datetime import datestart = date(2001, 1, 1)stop = date(2001, 1, 9)s = pl.date_range(start, stop, interval='2d', eager=True)print(s.dt.day()) DataFrame是一个二维数据结构,由一个或多个Series支持,可以认为是对一系列(例如列表)...