我有一个来自FREDAPI的数据库：self.yielddiff_lfshape:(9,5)┌────────────┬────────────────────────────┬──────────┬──────────┬─────────────┐│statistic┆Date

我正在尝试使用在极坐标上应用来创建一个新列。您能帮助我吗？谢谢！尝试执行以下操作：df=df.with_columns(pl.col("AH_PROC_REALIZADO").apply(get_procedure_description).alias("proced_descr"))并收到错误：AttributeError:'Expr'objecth

给定如下所示的Polarsdf，如何在两列上调用explode()，同时将空条目扩展到正确的长度以与其行匹配？shape:(3,2)┌───────────┬─────────────────────┐│x┆y││---┆---

我对整个编程还相当陌生，我正在尝试学习使用Polars和Polars_talib库。但是，当我导入Polars_talib时，我收到以下错误：ModuleNotFoundErrorTraceback(mostrecentcalllast)CellIn[19],line86importmintalibasmt7importp

我想要一个函数，它接受条件列表作为参数，并按所有条件过滤给定的数据帧。伪代码应该是这样的：defFilter(df,conditions=["a","b"]):conditions_dict={"a":pl.col("x")<5,"b":pl.col("x")>-3,"

我需要一种方法来找出特定上下文中两列中有多少个唯一的值对。基本上像n_unique，但作为一个窗口函数。用一个玩具示例来说明：importpolarsaspldataframe=pl.DataFrame({'context':[1,1,1,2,2,2,3,3,3],'column1':[1,1,0,1,0,0,1,0,

我需要计算极坐标中的行平均值。我在axis的文档中没有看到pl.Expr.mean参数。作为示例，请考虑以下数据框。df=pl.DataFrame({"foo":[1,2,3],"bar":[6,7,8],})如何计算此处的行平均值？谢谢。df.select(pl.mean(["foo","bar"]

我想知道是否有一种方法可以在不使用numpy相关的情况下处理Polars数据框中的条件分配。importpolarsasplimportnumpyasnpdf=pl.DataFrame({'team':['A','A','A','B','B','C'],'conferen

我正在尝试将DataFrame中的浮点数截断为所需的小数位数。我发现这可以使用Pandas和NumPyhere来完成，但我也发现使用polars.Config.set_float_precision也可以。下面是我当前的方法，但我认为我可能会采取额外的措施。importpolarsaspldata={

有谁知道是否可以有效地替换极坐标中嵌套列表的元素。例如：s=pl.Series('s',[[1,2,3],[3,4,5]])#replace3with10toget[[1,2,10],[10,4,5]]我已经尝试过s.to_frame().with_columns(pl.when(pl.col('s')==3)...)但是pl.when不喜欢List[bo

我正在尝试解析一系列数学公式，并且需要使用Python中的Polars有效地提取变量名称。Polars中的正则表达式支持似乎很有限，特别是对于环视断言。有没有一种简单、有效的方法来解析公式中的符号？这是我的代码片段：importreimportpolarsaspl#Definetheregexpatte

例如，假设我只想fill_null(strategy="zero")DataFrame的数字列。我当前的策略是这样做：final_df=df.select(cs.exclude(cs.numeric()))final_df.with_columns(df.select(cs.numeric()).fill_null(strategy="zero"))是否有替代的、更惯用或更有效的方法来实现我

我想通过Polars表达式实现以下目标，而不是逐行映射元素，但我一直无法找到方法。importpolarsdeffoo():return1+1defbar():return1+1defbaz():return2+2exprs=1_000_000*["foo()==bar()","bar()==baz()","foo()==

我试图搜索是否有一种方法可以轻松更改带有数字的字符串的数据类型。例如，我面临的问题如下：df=pl.DataFrame({"foo":["100CTpen","pencils250CT","what125CTsoever","thisisathing"]})我可以提取并创建一个名为{"bar":["100"