Usar dados de linha para reordenar permite classificar colunas em um DataFrame Polars dinamicamente. Usando ferramentas como Polars e NumPy, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho eficientes para conjuntos de dados que exigem arranjos lógicos de colunas. Ao priorizar o desempenho e a flexibilidade, esta abordagem é ideal para tarefas como alinhar dados cronologicamente ou com base em métricas específicas.