每天学点Polars:三、DataFrame的删除、合并、填充、爆炸!
liuian 2025-03-11 18:02 14 浏览
polars.DataFrame.drop_in_place
DataFrame.drop_in_place(name: str) → Series
功能:删除指定列,并返回删除的列。
df = pl.DataFrame(
{
"foo": [1, 2, 3],
"bar": [6, 7, 8],
"ham": ["a", "b", "c"],
}
)
df.drop_in_place("ham")
# shape: (3,)
# Series: 'ham' [str]
# [
# "a"
# "b"
# "c"
# ]
polars.DataFrame.drop_nulls
DataFrame.drop_nulls(
subset: ColumnNameOrSelector | Collection[ColumnNameOrSelector] | None = None,
) → DataFrame
功能:删除所有包含null值的行,其余行按原始顺序保留。
参数:subset用于指定列名。默认为None,使用所有列。
df = pl.DataFrame(
{
"foo": [1, 2, 3],
"bar": [6, None, 8],
"ham": ["a", "b", None],
}
)
df.drop_nulls()
# shape: (1, 3)
# ┌─────┬─────┬─────┐
# │ foo ┆ bar ┆ ham │
# │ --- ┆ --- ┆ --- │
# │ i64 ┆ i64 ┆ str │
# ╞═════╪═════╪═════╡
# │ 1 ┆ 6 ┆ a │
# └─────┴─────┴─────┘
import polars.selectors as cs
df.drop_nulls(subset=cs.integer())
# shape: (2, 3)
# ┌─────┬─────┬──────┐
# │ foo ┆ bar ┆ ham │
# │ --- ┆ --- ┆ --- │
# │ i64 ┆ i64 ┆ str │
# ╞═════╪═════╪══════╡
# │ 1 ┆ 6 ┆ a │
# │ 3 ┆ 8 ┆ null │
# └─────┴─────┴──────┘
polars.DataFrame.explode
DataFrame.explode(
columns: str | Expr | Sequence[str | Expr],
*more_columns: str | Expr,
) → DataFrame
功能:炸开指定的列。
参数:
- columns:列名。要炸开的列必须是List或Array类型。
- *more_columns:要分解的其他列名称。
df = pl.DataFrame(
{
"letters": ["a", "a", "b", "c"],
"numbers": [[1], [2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]],
}
)
df
# shape: (4, 2)
# ┌─────────┬───────────┐
# │ letters ┆ numbers │
# │ --- ┆ --- │
# │ str ┆ list[i64] │
# ╞═════════╪═══════════╡
# │ a ┆ [1] │
# │ a ┆ [2, 3] │
# │ b ┆ [4, 5] │
# │ c ┆ [6, 7, 8] │
# └─────────┴───────────┘
df.explode("numbers")
# shape: (8, 2)
# ┌─────────┬─────────┐
# │ letters ┆ numbers │
# │ --- ┆ --- │
# │ str ┆ i64 │
# ╞═════════╪═════════╡
# │ a ┆ 1 │
# │ a ┆ 2 │
# │ a ┆ 3 │
# │ b ┆ 4 │
# │ b ┆ 5 │
# │ c ┆ 6 │
# │ c ┆ 7 │
# │ c ┆ 8 │
# └─────────┴─────────┘
polars.DataFrame.extend
DataFrame.extend(
other: DataFrame,
) → DataFrame[source]
功能:拓展DataFrame。
注意:此方法就地修改DataFrame,返回DataFrame只是为了方便。
df1 = pl.DataFrame({"foo": [1, 2, 3], "bar": [4, 5, 6]})
df2 = pl.DataFrame({"foo": [10, 20, 30], "bar": [40, 50, 60]})
df1.extend(df2)
# shape: (6, 2)
# ┌─────┬─────┐
# │ foo ┆ bar │
# │ --- ┆ --- │
# │ i64 ┆ i64 │
# ╞═════╪═════╡
# │ 1 ┆ 4 │
# │ 2 ┆ 5 │
# │ 3 ┆ 6 │
# │ 10 ┆ 40 │
# │ 20 ┆ 50 │
# │ 30 ┆ 60 │
# └─────┴─────┘
polars.DataFrame.fill_nan
DataFrame.fill_nan(value: Expr | int | float | None) → DataFrame
功能:使用指定的值替换浮点数NaN的值。
注意:和
polars.DataFrame.fill_null()区分。
df = pl.DataFrame(
{
"a": [1.5, 2, float("nan"), 4],
"b": [0.5, 4, float("nan"), 13],
}
)
df.fill_nan(99)
# shape: (4, 2)
# ┌──────┬──────┐
# │ a ┆ b │
# │ --- ┆ --- │
# │ f64 ┆ f64 │
# ╞══════╪══════╡
# │ 1.5 ┆ 0.5 │
# │ 2.0 ┆ 4.0 │
# │ 99.0 ┆ 99.0 │
# │ 4.0 ┆ 13.0 │
# └──────┴──────┘
polars.DataFrame.fill_null
DataFrame.fill_null(
value: Any | Expr | None = None,
strategy: FillNullStrategy | None = None,
limit: int | None = None,
*,
matches_supertype: bool = True,
) → DataFrame
功能:使用指定的值或策略填充null值。
value:
- value:指定值。
- strategy:策略,支持{None, ‘forward’, ‘backward’, ‘min’, ‘max’, ‘mean’, ‘zero’, ‘one’}。
- limit:使用“正向”或“反向”策略时要填充的连续 null 值的数量。
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