Работа со столбцами с объектом типа данных

Я читаю сохраненный массив numpy с объектом dtype в полярах. Я хочу изменить тип столбца с объекта на плавающий в фрейме данных Polars.

Минимальный пример:

# generate sample data
data = {"1": ["1.0", "2.0", "3.0", "4.0"],
        "2": [10, 20, 30, 40]}
df = pl.DataFrame(data, schema = {'1':pl.Object, '2':pl.Object})

# what I want to do
df.with_columns(pl.col('2').cast(pl.Float64, strict=False))

Последняя строка выдает ошибку:

Polars.Exceptions.ComputeError: невозможно привести тип «Объект»

Как я могу это сделать?

python dataframe casting python-polars

27.06.2024 11:47

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Обычно к тому времени, когда object dtype попадает в ваш фрейм данных, уже слишком поздно выполнять над ним какие-либо собственные полярные операции. Тем не менее, вы можете применить pl.Expr.map_elements для сопоставления определяемой пользователем функции с элементами.

df.with_columns(
    pl.col("1").map_elements(lambda x: x, return_dtype=pl.String),
    pl.col("2").map_elements(lambda x: x, return_dtype=pl.Int32),
)

shape: (4, 2)
┌─────┬─────┐
│ 1   ┆ 2   │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ i32 │
╞═════╪═════╡
│ 1.0 ┆ 10  │
│ 2.0 ┆ 20  │
│ 3.0 ┆ 30  │
│ 4.0 ┆ 40  │
└─────┴─────┘

спасибо, это именно то, что мне нужно! Однако мне пришлось назначить его заново, поэтому df = df.with_columns( ...

— 27.06.2024 12:15

@tamtam_ Рад, что помогло! Ты прав. Как и большинство методов Polars DataFrame, pl.DataFrame.with_columns не на месте.

— 27.06.2024 12:19

27.06.2024 12:03