행 값을 기준으로 Polars DataFrame 열 재정렬

행 값을 사용하여 Polars DataFrame의 열 재정렬

특정 행을 기반으로 Polars DataFrame 열을 재정렬하는 Python 백엔드 스크립트입니다.

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)

대안: Polars에서 열 정렬을 위해 Numpy 사용

열 재정렬을 달성하기 위한 배열 조작을 위한 NumPy가 포함된 Python 백엔드 스크립트입니다.

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)

동적 접근 방식: 함수를 사용하여 코드를 재사용 가능하게 만들기

DataFrame 열을 재정렬하는 모듈식 접근 방식을 사용하는 Python 스크립트입니다.

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)

Polars의 열 정렬에 대해 자주 묻는 질문

1. Polars는 행 기반 열 정렬을 어떻게 처리합니까?
2. Polars는 사용자 정의 논리를 통해 행 기반 정렬을 허용합니다. 다음을 사용하여 행의 값을 추출할 수 있습니다. df[-1, 1:].to_list() 이를 정렬 키로 사용합니다.
3. 하드코딩 없이 열을 동적으로 정렬할 수 있나요?
4. 예, 다음과 같이 열 이름과 행 값 간의 매핑을 사용하면 됩니다. dict(zip(column_names, year_row)), 동적 정렬을 달성할 수 있습니다.
5. 분석에서 열 재정렬이 중요한 이유는 무엇입니까?
6. 열을 다시 정렬하면 데이터가 논리적으로 정렬되어 시각화 및 보고서의 가독성과 정확성이 향상됩니다.
7. 이러한 작업에서 Polars가 Pandas보다 빠른 이유는 무엇입니까?
8. Polars는 데이터를 병렬로 처리하고 Apache Arrow를 통해 효율적인 메모리 사용을 활용하여 대규모 작업에서 Pandas보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.
9. Polars에서 열 정렬 중 오류를 어떻게 처리합니까?
10. 오류를 처리하려면 정렬 논리를 try-Exception 블록으로 래핑하고 대상 행이 있는지 확인하는 등 입력의 유효성을 검사합니다. df.row_count().

행 값을 기준으로 열 구성

행 값을 기준으로 Polars DataFrame 열을 정렬하는 것은 정렬된 데이터세트를 생성하는 강력한 기술입니다. 이 기사에서는 다음을 사용하여 접근 방식을 살펴보았습니다. 파이썬 구조를 유지하면서 열을 효율적으로 재정렬합니다. 논의된 방법은 강력하고 다양한 시나리오에 적용 가능하므로 데이터 랭글링 작업에 이상적입니다. 😊

Polars 및 NumPy와 같은 라이브러리를 활용하면 소규모 및 대규모 데이터세트를 모두 쉽게 처리할 수 있습니다. 분석 목적이든 시각화를 위한 데이터 준비이든 이러한 기술은 효율적인 솔루션을 제공합니다. 재사용 가능한 모듈식 코드는 프로젝트 전반에 걸쳐 확장성과 효과적인 협업을 보장합니다.