L'utilisation des données de ligne pour la réorganisation vous permet de trier dynamiquement les colonnes d'un Polars DataFrame. À l'aide d'outils tels que Polars et NumPy, les développeurs peuvent créer des flux de travail efficaces pour les ensembles de données nécessitant une disposition logique des colonnes. En donnant la priorité aux performances et à la flexibilité, cette approche est idéale pour des tâches telles que l'alignement des données chronologiquement ou sur la base de mesures spécifiques.