Python Polars: как получить количество строк в DataFrame?

У меня есть CSV-файл размером 70 ГБ. Я хочу загрузить DF и подсчитать количество строк в ленивом режиме. Как лучше всего это сделать?

Насколько я могу судить, согласно документации, в ленивом режиме нет такой функции, как форма. Я нашел этот ответ, который предлагает решение, не основанное на Polars, но мне интересно, можно ли сделать это и в Polars.

Что вы нашли, когда выполнили поиск в Интернете по запросу «полярные счетчики ленивы»? Было ли что-то применимо к вашему случаю? Если нет, то почему это не сработало?

Saaru Lindestøkke 21.02.2023 17:52

Зачем вам решение "на основе поляров"? Здесь вы привязаны к вводу-выводу с точки зрения производительности (без операций с интенсивными вычислениями), поэтому я сомневаюсь, что вы получите какую-либо выгоду от использования кода на основе Rust... по крайней мере, я попытался бы сначала измерить, если это узкое место производительности.

FObersteiner 21.02.2023 17:52

@SaaruLindestøkke Веб-поиск по запросу «поляры лениво подсчитывают количество строк» ​​не дает подходящего результата.

roei shlezinger 21.02.2023 19:00

@FObersteiner Ответ, который я приложил к исходному сообщению, предоставил решение. — спрашиваю из любопытства. Я обновил пост, чтобы прояснить это. Спасибо за ответ

roei shlezinger 21.02.2023 19:01

Разве это не помогает? pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/lazyframe/‌​api/…

Saaru Lindestøkke 21.02.2023 19:16

Спасибо @SaaruLindestøkke за ваш ответ, но предложение Дина МакГрегора больше соответствует моим требованиям. К сожалению, with_row_count добавляет столбец в DF, что не входило в мои намерения, и при таком подходе возникали проблемы с производительностью.

roei shlezinger 21.02.2023 19:52

Если это правильный ответ для вас, пожалуйста, нажмите на галочку

Dean MacGregor 22.02.2023 00:14
Библиотека для работы с мороженым
Библиотека для работы с мороженым
Лично я попрощался с операторами print() в python. Без шуток.
Эмиссия счетов-фактур с помощью Telegram - Python RPA (BotCity)
Эмиссия счетов-фактур с помощью Telegram - Python RPA (BotCity)
Привет, люди RPA, это снова я и я несу подарки! В очередном моем приключении о том, как создавать ботов для облегчения рутины. Вот, думаю, стоит...
Пошаговое руководство по созданию собственного Slackbot: От установки до развертывания
Пошаговое руководство по созданию собственного Slackbot: От установки до развертывания
Шаг 1: Создание приложения Slack Чтобы создать Slackbot, вам необходимо создать приложение Slack. Войдите в свою учетную запись Slack и перейдите на...
Учебник по веб-скрапингу
Учебник по веб-скрапингу
Привет, ребята... В этот раз мы поговорим о веб-скрейпинге. Целью этого обсуждения будет узнать и понять, что такое веб-скрейпинг, а также узнать, как...
Тонкая настройка GPT-3 с помощью Anaconda
Тонкая настройка GPT-3 с помощью Anaconda
Зарегистрируйте аккаунт Open ai, а затем получите ключ API ниже.
Learning Data Analytics Two: Filtering data in a DataFrame.
Learning Data Analytics Two: Filtering data in a DataFrame.
В Learning Data Analytics One: Using Python and Pandas , я рассказываю о:
0
7
67
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Чтобы получить количество строк, используя поляры.

Сначала загрузите его в ленивый фрейм...

lzdf=pl.scan_csv("mybigfile.csv")

Затем подсчитайте строки и верните результат

lzdf.select(pl.count()).collect()

Если в результате вам просто нужен скаляр python, а не таблица, просто подмножьте его.

lzdf.select(pl.count()).collect()[0,0]

Мне любопытно, могут ли поляры считать строки быстрее, чем общий метод Python, учитывая, что вы почти наверняка просто привязаны к вводу-выводу.

Вы можете использовать .item() вместо [0, 0] (если вы еще не в курсе)

jqurious 21.02.2023 18:18

Другие вопросы по теме