Polars DataFrame kolonnu pārkārtošana, pamatojoties uz rindu vērtībām

Datu rāmju šķirošana ar polāriem: praktiska rokasgrāmata

Datu strīdēšanās ir būtiska prasme ikvienam, kas strādā ar Python, it īpaši, strādājot ar sarežģītām datu kopām. 📊 Neatkarīgi no tā, vai tīrāt datus analīzei vai gatavojat tos vizualizācijai, kolonnu kārtošana bieži ir galvenais solis. Tas ne vienmēr ir vienkārši, ja kārtošana balstās uz konkrētām rindu vērtībām.

Iedomājieties, ka strādājat pie datu kopas ar reģionālo metriku, kas aptver vairākus gadus. Izaicinājums? Kolonnu sakārtošana to atbilstošo gadu vērtību secībā, vienlaikus saglabājot kolonnu “reģions” kā enkuru. Šim uzdevumam nepieciešama radoša pieeja, jo īpaši, ja izmantojat Python Polars bibliotēku.

Polars, kas pazīstams ar savu ātrumu un efektivitāti, ir iecienīts datu profesionāļu vidū. Tomēr ir gadījumi, kad tā iebūvētās funkcijas darbojas kā kārtot nekavējoties nepiedāvā risinājumu. Iespējams, jūs meklējat veidus, kā manipulēt ar datiem, lai tie atbilstu īpašām prasībām.

Šajā rakstā mēs izpētīsim, kā pārkārtot Polars DataFrame kolonnas, pamatojoties uz vērtībām noteiktā rindā. Izmantojot attiecīgu piemēru, mēs soli pa solim sadalīsim procesu, lai nodrošinātu, ka varat izmantot šo tehniku ​​saviem projektiem. 🚀

Kolonnu dinamiska šķirošana polāros

Iepriekš izveidotie skripti atrisina problēmu, kas saistīta ar kolonnu dinamisku pārkārtošanu Polars DataFrame, pamatojoties uz vērtībām noteiktā rindā. Tas ir īpaši noderīgi tādos gadījumos kā datu pārkārtošana atskaitēm vai vizualizācijām. Pirmajā skriptā tiek izmantota Polars elastība, lai izvilktu rindu "Gads", kartētu kolonnu nosaukumus ar tām atbilstošajām vērtībām un kārtotu kolonnas. Šī pieeja nodrošina, ka kolonna “reģions” paliek sākotnējā pozīcijā, kam seko pārkārtotās kolonnas. Šāda darbplūsma ir būtiska, strādājot ar sarežģītām datu kopām, kur kolonnu secībai ir jāatspoguļo pamatā esošās datu tendences. 🚀

Otrajā pieejā mēs izmantojam NumPy, jaudīga bibliotēka skaitliskiem aprēķiniem. Šī metode parāda, kā izmantot NumPy masīvus šķirošanas darbībām. Pārvēršot rindu "Gads" par NumPy masīvu, kods efektīvi aprēķina pareizo kolonnu secību, izmantojot argsort. Pēc tam sakārtotie indeksi tiek lietoti kolonnu nosaukumu pārkārtošanai. Šī Polars un NumPy integrācija demonstrē Python bibliotēku savietojamību, atvieglojot pielāgošanos īpašām vajadzībām, vienlaikus nodrošinot optimālu veiktspēju.

Trešais skripts ievieš modularitāti, iekļaujot loģiku atkārtoti lietojamā funkcijā. Šī funkcija pieņem jebkuru DataFrame un mērķa rindas etiķeti, padarot to pielāgojamu dažādiem lietošanas gadījumiem. Abstrahējot šķirošanas loģiku, lietotāji to var ātri lietot dažādām datu kopām, nepārrakstot kodu. Piemēram, reālā scenārijā, ja jums ir pārdošanas dati par vairākiem gadiem, varat nekavējoties pārkārtot kolonnas pa gadiem, manuāli nekonfigurējot DataFrame. 📊

Katrs risinājums koncentrējas gan uz lietojamību, gan uz veiktspēju, ievērojot paraugpraksi efektīvai datu apstrādei. Šīs metodes ne tikai atrisina tūlītēju problēmu, bet arī uzsver tīru un atkārtoti lietojamu kodu. Šāda prakse ir ļoti svarīga, lai saglabātu mērogojamību un nodrošinātu, ka skripti joprojām ir vērtīgi, pieaugot datiem vai mainoties prasībām. Strauji mainīgajā datu ekosistēmā šādi risinājumi dod iespēju analītiķiem un izstrādātājiem ar pārliecību tikt galā ar dažādām problēmām. 😊

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)

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)

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)

Uzlabotas metodes kolonnu šķirošanai polāros

Lai gan galvenā uzmanība tiek pievērsta kolonnu kārtošanai Polars DataFrame pēc rindu datiem, vienlīdz svarīgi ir apspriest, kā šādas metodes tiek integrētas ar reālās pasaules datu darbplūsmām. Polars bieži tiek izmantots darbam ar augstas dimensijas datiem, piemēram, finanšu pārskatiem vai mašīnu ģenerētiem žurnāliem. Kad kolonnu kārtošana tiek saskaņota ar datu raksturīgo secību (piemēram, datumiem), tas palīdz racionalizēt pakārtoto analīzi. Piemēram, sleju kārtošana pēc “Gads” nodrošina, ka vizualizācijas, piemēram, laikrindu diagrammas, ir precīzas un intuitīvas.

Vēl viens būtisks aspekts ir Polars ātruma izmantošana ar lielām datu kopām. Polars apstrādā datus atmiņu taupošā veidā, izmantojot Apache Arrow zem pārsega, padarot to ideāli piemērotu augstas veiktspējas uzdevumiem. Ieviešot kolonnu šķirošanu, šī efektivitāte nodrošina ātru darbību pat ar miljoniem rindu. Ja strādājat ar datu noliktavām vai ETL konveijeriem, kolonnu pārkārtošanu var automatizēt, lai tās atbilstu konkrētām biznesa prasībām, samazinot manuālas iejaukšanās nepieciešamību. 🚀

Visbeidzot, risinājuma modularizācija rada ievērojamu vērtību. Šķirošanas loģikas ietīšana funkcijās ļauj atkārtoti izmantot komponentus, kurus var integrēt lielākās datu inženierijas darbplūsmās. Piemēram, sadarbības projektos, kur vairākas komandas manipulē ar vienu un to pašu datu kopu, šie atkārtoti lietojamie skripti var kalpot kā veidnes, nodrošinot konsekvenci. Šādas metodes parāda, kāpēc Polars kļūst arvien populārāks datu profesionāļu vidū, nodrošinot stabilu pamatu mērogojamām un pielāgojamām darbplūsmām. 😊