极坐标并按列应用 UDF

Question

将文本导入极轴系列会将数据按列排列，这就是极轴（箭头）如此高效的原因。方法

apply

将计算跨行但不跨列的用户定义函数 (UDF)。因此，我正在寻找最快的方法来将我的 UDF 应用于每列。

这满足了我的需要，但它会导致 1 x n df 的封装系列很难解压。有谁有更好的想法来解压这个或如何按列应用？

谢谢！

目前，我

select

并在 2000 x n df 上按如下方式使用

map_batches

：

df_baseline_series = df.select(
        pl.all().map_batches(lambda y: get_baseline(y.to_numpy()))
    )

函数

get_baseline

使用

scikit-ued

函数返回

np.ndarray

:

baseline_dt(data, wavelet='qshift3', level=6, max_iter=1)

这给了我一个 1 x n df，每个元素都是一个双重嵌套系列（即一系列系列）。

Answer 1

我自己解决了这个问题。

map 函数需要返回一个序列，而不是一维 numpy 数组。

所以如果

get_baseline

返回这个，它就可以正常工作：

pl.Series(baseline_dt(data, wavelet='qshift3', level=6, max_iter=1))