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Phil-ZXX
Asked: 2024-10-13 04:29:48 +0800 CST

Polars Pivot 在求和时将空值视为 0

  • 772

我有这个代码：

import polars as pl

pl.DataFrame({
    'label':   ['AA', 'CC', 'BB', 'AA', 'CC'],
    'account': ['EU', 'US', 'US', 'EU', 'EU'],
    'qty':     [1.5,  43.2, None, None, 18.9]})\
  .pivot('account', index='label', aggregate_function='sum')

给出

shape: (3, 3)
┌───────┬──────┬──────┐
│ label ┆ EU   ┆ US   │
│ ---   ┆ ---  ┆ ---  │
│ str   ┆ f64  ┆ f64  │
╞═══════╪══════╪══════╡
│ AA    ┆ 1.5  ┆ null │
│ CC    ┆ 18.9 ┆ 43.2 │
│ BB    ┆ null ┆ 0.0  │
└───────┴──────┴──────┘

null现在，当原始数据中有任何值时，我希望数据透视表显示null在相应的单元格中。但是，AA-EU 显示 1.5（但应该为空），BB-US 显示 0.0（但也应该为空）。

我尝试使用

aggregate_function=lambda col: pl.when(col.has_nulls())\
                                 .then(pl.lit(None, dtype=pl.Float64))\
                                 .otherwise(pl.sum(col))

但会出现错误AttributeError: 'function' object has no attribute '_pyexpr'。

我该如何修复此问题？

python-3.x

1 个回答

  1. Best Answer

    您可以使用 Polars 表达式作为聚合函数：

    df.pivot('account', index='label', aggregate_function=
    pl.when(~pl.element().has_nulls()).then(pl.element().sum()))

    
shape: (3, 3)
┌───────┬──────┬──────┐
│ label ┆ EU   ┆ US   │
│ ---   ┆ ---  ┆ ---  │
│ str   ┆ f64  ┆ f64  │
╞═══════╪══════╪══════╡
│ AA    ┆ null ┆ null │
│ CC    ┆ 18.9 ┆ 43.2 │
│ BB    ┆ null ┆ null │
└───────┴──────┴──────┘
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