行値に基づいた Polars DataFrame 列の並べ替え

行値を使用した Polars DataFrame の列の並べ替え

特定の行に基づいて Polars DataFrame 列を並べ替える Python バックエンド スクリプト。

import polars as pl
# Create the DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
# Extract the 'Year' row for sorting
year_row = df[-1, 1:].to_list()
# Get column names excluding 'region'
column_names = df.columns[1:]
# Create a mapping of column names to their 'Year' values
column_year_map = dict(zip(column_names, year_row))
# Sort column names based on 'Year' values
sorted_columns = sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])
# Reorder the DataFrame columns
sorted_df = df.select(['region'] + sorted_columns)
print(sorted_df)

代替案: Polars での列ソートに Numpy を使用する

列の並べ替えを実現する配列操作用の NumPy を使用した Python バックエンド スクリプト。

import polars as pl
import numpy as np
# Create the DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
# Convert 'Year' row to NumPy array
year_row = np.array(df[-1, 1:].to_list())
column_names = np.array(df.columns[1:])
# Sort columns using NumPy argsort
sorted_indices = np.argsort(year_row)
sorted_columns = column_names[sorted_indices]
# Reorder the DataFrame columns
sorted_df = df.select(['region'] + sorted_columns.tolist())
print(sorted_df)

動的アプローチ: 関数を使用してコードを再利用可能にする

DataFrame 列を並べ替えるモジュラー アプローチを使用した Python スクリプト。

import polars as pl
def reorder_columns_by_row(df, row_label):
    """Reorder DataFrame columns based on a specific row."""
    year_row = df[-1, 1:].to_list()
    column_names = df.columns[1:]
    column_year_map = dict(zip(column_names, year_row))
    sorted_columns = sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])
    return df.select(['region'] + sorted_columns)
# Create DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
sorted_df = reorder_columns_by_row(df, 'Year')
print(sorted_df)

Polars での列の並べ替えに関するよくある質問

1. Polars は列の行ベースの並べ替えをどのように処理しますか?
2. Polars では、カスタム ロジックを通じて行ベースの並べ替えが可能です。次を使用して行の値を抽出できます df[-1, 1:].to_list() ソートキーとして使用します。
3. ハードコーディングせずに列を動的に並べ替えることはできますか?
4. はい、次のような列名と行値の間のマッピングを使用します。 dict(zip(column_names, year_row))、動的な並べ替えを実現できます。
5. 分析において列の並べ替えが重要なのはなぜですか?
6. 列の順序を変更すると、データが論理的に整列し、視覚化とレポートの読みやすさと正確さが向上します。
7. このようなタスクにおいて、Polars が Pandas よりも速いのはなぜでしょうか?
8. Polars はデータを並列処理し、Apache Arrow による効率的なメモリ使用を活用し、大規模な操作で Pandas を上回るパフォーマンスを発揮します。
9. Polars での列ソート中のエラーはどのように処理すればよいですか?
10. エラーを処理するには、並べ替えロジックを try-excel ブロッ​​クでラップし、ターゲット行が存在するかどうかをチェックするなど、入力を検証します。 df.row_count()。

行の値に基づいて列を整理する

行の値に基づいて Polars DataFrame 列を並べ替えることは、順序付けされたデータセットを作成するための強力な手法です。この記事では、 パイソン 構造を維持しながら列を効率的に並べ替えます。ここで説明する方法は堅牢でさまざまなシナリオに適応できるため、データ ラングリング タスクに最適です。 😊

Polars や NumPy などのライブラリを活用すると、小規模なデータセットと大規模なデータセットの両方を簡単に処理できます。分析目的であっても、視覚化のためのデータの準備であっても、これらの技術は合理的なソリューションを提供します。モジュール式で再利用可能なコードにより、プロジェクト全体でのスケーラビリティと効果的なコラボレーションが保証されます。