极坐标使用 Expression API 与 DataFrame 的行

Question

我是新的

polars

用户，我想在每个

polars DataFrame

行中应用一个函数。在

pandas

中，我将使用

apply

函数，指定函数的输入是

DataFrame

的行而不是

DataFrame

的列。

我看到了 Polars 库的

apply

函数，它说最好使用 Expression API，而不是在 Polars

apply

上使用

DataFrame

函数，因为效率更高。该文档提供了带有

select

函数的表达式 API 示例，但

select

与

DataFrames

的列一起使用。有没有办法将表达式 API 与

DataFrame

的行一起使用？

编辑提供示例

我有一个具有这种结构的

DataFrame

l=[(1,2,3,4,22,23,None,None),(5,6,8,10,None,None,None,None)]
df=pl.DataFrame(data=l, orient='row')

即a

DataFrame

在某个时刻直到最后，一行有

None

值。在此示例中，在第一行中，

None

值从第 6 列开始，而在第二行中，

None

值从第 4 列开始。

我想做的是找到最有效的极坐标方法，将这个

DataFrame

变成只有三列的

DataFrame

，其中第一列是该行的第一个元素，第二列是该行的第二个元素行，第三行将列出以下列中不属于

None

的所有其他元素。

Answer 1

如果您使用列名称，您可以：

• 按名称选择前 2 列
• 从除 2 个命名列之外的所有列创建一个列表

• .list.drop_nulls()

  摆脱“无”

df.select(
   pl.col("column_0", "column_1"), 
   pl.concat_list(pl.exclude("column_0", "column_1"))
     .list.drop_nulls()
)

shape: (2, 3)
┌──────────┬──────────┬──────────────┐
│ column_0 ┆ column_1 ┆ column_2     │
│ ---      ┆ ---      ┆ ---          │
│ i64      ┆ i64      ┆ list[i64]    │
╞══════════╪══════════╪══════════════╡
│ 1        ┆ 2        ┆ [3, 4, … 23] │
│ 5        ┆ 6        ┆ [8, 10]      │
└──────────┴──────────┴──────────────┘