[col("keys"),col("values")]).alias("kv_struct")).drop_columns(vec!["keys","values"])// 如果担心和已有的字段命名重复, 可以使用该方式进行命名.with_column(col("kv_struct").struct_().rename_fields(vec!["k".to_string(),"v".to_string()])...
with_columns([ // Merge fields into single column as_struct(merge_fields) .apply(move |s: Series| { // Downcast to a struct let chunked_array = s.struct_()?; // Get field names // Slice the name to remove prefix let names: Vec<&str> = chunked_array.fields().iter().map(|f...
We want to update columns a, b & c in a way that depends on column i. Column o should be unaffected. We have a function that takes the values a, b, c & i and returns a, b, c & i, where the first three have been updated but i remains the same as the input. After updating...
我知道 的所有元素\'a\'都是相同长度的列表。 \n 我可以: \n In [10]: df.select([pl.col(\'a\').arr.get(i).alias(f\'a_{i}\') for i in range(2)])\nOut[10]:\nshape: (2, 2)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x...
UDF: 输入Series,返回 Series,返回长度与输入Series长度相同 UDAF:输入是分组后的Series,返回 Series,返回长度为1 UDTF:输入Series,返回Series of struct,返回长度与输入Series长度相同 UDATF:输入Series,返回 Series of struct,返回长度为1 UDF 相同长度的 Series -> Series 操作 ...
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。
Float6464 位浮点数。 嵌套Struct结构数组表示为Vec,用于在单个列中打包多个/异构值。 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。
df.with_columns(pl.col('struct_col').shift(-1).over('group_col') raises an error #18107 DeflateAwning opened this issue Aug 8, 2024· 1 comment · Fixed by #18189 Comments Contributor DeflateAwning commented Aug 8, 2024 • edited Checks I have checked that this issue has not alre...
df.with_columns(pl.col("a").list.to_struct()).unnest("a") shape: (2, 2)┌─────────┬─────────┐│ field_0 ┆ field_1 ││ --- ┆ --- ││ i64 ┆ i64 │╞═════════╪═════════╡│ 1 ┆ 2 ││ 3 ┆ 4 │└──────...
(out) # 原始df 新增列 df = df.with_columns( pl.sum("nrs").alias("nrs_sum"), pl.col("random").count().alias("count"), ) print(df) out = df.filter(pl.col("nrs") > 2) print(out) out = df.group_by("groups").agg( pl.sum("nrs"), # sum nrs by groups pl.col("...