比较具有 Polars 日期列的 Polars 数据框

Question

我想测试两个 Polars DataFame 对象是否等效，其中包含代表日期的列。

如果我使用标准库中的

datetime.date

，我不会有任何问题：

import datetime as dt

import polars as pl
from polars.testing import assert_frame_equal

assert_frame_equal(pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": [dt.date(2000, 1, 1)]}), pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": [dt.date(2000, 1, 1)]}))

但是，如果我尝试使用极坐标中的

Date

类型，比较就会失败，但

PanicException: not implemented

例外。

assert_frame_equal(pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": [pl.Date(2000, 1, 1)]}), pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": [pl.Date(2000, 1, 1)]}))

有没有办法在

Date

中使用极坐标

DataFrame

类型并且仍然能够比较两个对象？

Answer 1

我认为你不应该像那样使用

pl.Date

，否则你的

DataFrame

是dtype

object

，这可能不是你想要的：

In [2]: pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": [pl.Date(2000, 1, 1)]})
Out[2]:
shape: (1, 2)
┌─────┬─────────────────────────────────────┐
│ foo ┆ bar                                 │
│ --- ┆ ---                                 │
│ i64 ┆ object                              │
╞═════╪═════════════════════════════════════╡
│ 1   ┆ <polars.datatypes.Date object at... │
└─────┴─────────────────────────────────────┘

相反，请执行以下操作：

df1 = pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": ['2000-01-01']}).with_columns(pl.col('bar').str.to_date())
df2 = pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": ['2000-01-01']}).with_columns(pl.col('bar').str.to_date())

assert_frame_equal(df1, df2)

这很好用

Answer 2

您不应将

pl.Date

放入

DataFrame

中。

pl.Date

是一个

dtype

对象，不应用于实例化值。

DataFrame

的列类型也表明 Polars 不知道如何处理它，因为它将其推断为

object

dtype（阅读，我不知道你给了我什么）。

使用Python原生的

datetime, date, time, timedelta

是正确的选择。

import polars as pl
from polars.testing import assert_frame_equal
from datetime import date

assert_frame_equal(pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": [date(2000, 1, 1)]}), 
                   pl.DataFrame({"foo": [1], "bar": [date(2000, 1, 1)]}))