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目前，我正在尝试将一些代码迁移到polars，但注意到了过程中的一些性能差异。df_pandas = pd.DataFrame(data) return round(min(timeit.repeat(expr, repeat=5, number=5)), 8)
print("
浏览 3提问于2022-06-18得票数 1
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如何水平堆栈数据帧列。下面的代码显示了两个数据帧，我想将df2中的col 2与df1中的col 1进行堆栈。我该怎么做？df1 = pl.DataFrame( "col1": ["a", "b", "c", "d"] }
{
浏览 2修改于2022-09-21得票数 0
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在熊猫中，通过除以现有的两个列，在dataframe中创建了一个新列。我怎么在极地做这件事？如果以最快的方式使用polars.LazyFrame进行奖励df["ans"] = df["col1"]/df["col2"]
浏览 7提问于2022-09-15得票数 0
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我有一张大数据。在groupby操作之后，我有一个字符串列表，它对应于第一列的每个元素。我需要的是能够快速找到某些特定的I行与所有其他行之间的公共字符串。我可以在Pandas中通过将上面的数据文件保存为一个泡菜文件来做到这一点。当加载时间很长时，解是次优的。我发现的极地解决方案是使用.apply。但是它只在一个线程中工作，而且非常慢。我使用的代码如下：
>&g
浏览 8提问于2022-06-16得票数 0
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我有一个如下所示的极坐标：[ pl.Series("b_cat", ["F", "G", "E", "G", "G"], dtype=pl.Categorical)print(df_cat)
sha
浏览 31提问于2022-08-28得票数 0
如果使用polars- DataFrame构建如下所示的python： import polars as plfrom datetime import datetime
"dates": ["2016-07-02", "2016-08-10", "2016-08-31", "2016-09-10"],}) 如何选择某个日期范围之间的行，即
浏览 80修改于2021-10-15得票数 1
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我希望使用字典将单个df拆分为多个dfs，使用唯一的列值。下面的代码显示了如何使用熊猫来完成这个任务。我怎样才能在极地做下面的事情呢？df = pd.DataFrame({"Favorite_Color":["Blue","Yellow","Black","Red","Blue","Blue","Green","Red","Red",&
浏览 2提问于2022-09-20得票数 1
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我有一个包含一定数量组的dataframe，包含一个权重列和一个值列表，这些值可以是任意长度的，例如： { "Weight": [100.0, 200.0, 300.0], }┌────────┬─────
浏览 14提问于2022-11-09得票数 0
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