在操作数据时,Polars使用表达式(expression)和上下文(context)来实现,表达式是对数据表一部分数据进行选中和修改的方法,上下文像一个麻袋一样装着表达式。 上下文有select,with_columns,filter,group_by几种下面是它们各自的作用,数据表在文章开头 select只用于数据,也可以同时对所选数据进行修改,其实作用就相当于pandas里...
select(pl.col("b").sum()).item() # Polars分组排名 df = df.with_columns( pl.col("b").rank("dense").over("y").alias("group_by_y_rank_b") ) # Polars数据透视表 df.pivot("subject", index="name", values="test_score_1") 5.数据拼接concat() # 行拼接,列数、列名及数据类型需...
TypeError:'DataFrame'object doesnotsupport'Series'assignmentbyindex. Use'DataFrame.with_columns' Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 谢谢 Dea*_*gor5 北极熊不是熊猫。 您不能分配 df 的一部分。换句话说, equals 的左侧必须是完整的 df 所以忘记这个语法table["SURVIVORS"]= 您将主要使用with_colum...
选择(Selection): df.select([..]), df.with_columns([..]) 过滤(Filtering): df.filter 分组/聚合(Group by / Aggregation): df.group_by(..).agg([..]) df = pl.DataFrame( { "nrs": [1,2,3, None,5], "names": ["foo","ham","spam","egg", None], "random": np.random.rand(...
.pivot(index='foo', columns='bar', values='N', aggregate_function='first') .lazy())out = q.collect()print(out) Melts import polars as pldf = pl.DataFrame( { 'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': [1, 3, 5], 'C': [10, 11, 12], 'D': [2, 4, 6], })print(df)out ...
选择(Selection):df.select([..]),df.with_columns([..]) 过滤(Filtering):df.filter() 分组/聚合(Group by / Aggregation):df.group_by(..).agg([..]) df = pl.DataFrame( { "nrs": [1,2,3, None,5], "names": ["foo","ham","spam","egg", ...
out = df.pivot(index="foo", columns="bar", values="N", aggregate_function="first") print(out) q = ( df.lazy() .collect() .pivot(index="foo", columns="bar", values="N", aggregate_function="first") .lazy() ) out = q.collect() ...
选择(Selection):df.select([..]),df.with_columns([..]) 过滤(Filtering):df.filter() 分组/聚合(Group by / Aggregation):df.group_by(..).agg([..]) df = pl.DataFrame( "nrs": [1, 2, 3, None, 5], "names": ["foo", "ham", "spam", "egg", None], ...
df.pivot(values='c', index='a', columns='b', aggregate_fn='sum') 更复杂的场景下,可能需要同时计算多个聚合指标: # Pandas多重聚合透视表 df.pivot_table(index='a', columns='b', values='c', aggfunc=['sum', 'mean']) # Polars多重聚合透视表 ...
df.select(pl.col("Species").n_unique()) 分组聚合运算 df.group_by("Species").agg(pl.len(),pl.col("index"),pl.count("Sepal.Length").name.suffix("_count_1"),#别名,另一种方式pl.col("Sepal.Length").count().name.suffix("_count_2"),pl.mean("Sepal.Length").name.suffix("_mean...