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user3414663
Asked: 2024-11-26 13:19:41 +0800 CST

怎样表达身份表达？

  • 772

在 Polars 中您如何表达身份认同的表达？

我这样表达的意思是idexpr，当你这样做时，lf.filter(idexpr)你就得到了全部lf。

SELECT(*)与SQL类似。

我采用如下逻辑表达方式

idexpr = (pl.col("a") == 0) | (pl.col("a") != 0)
python

2 个回答

  1. Best Answer

    根据文档，传递给的filter需要predicate是“计算结果为布尔系列的表达式”。

    您已经知道这一点，因为您正在传递一个逻辑表达式来规避它。很容易，有一个非常简单的表达式始终计算为真：pl.lit(True)或者只是True。

    import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3],
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [24, 28, 23],
    "bool": [True, False, True]
})

print(df.filter(pl.lit(True)))

    输出结果如下：

    shape: (3, 4)
┌─────┬─────────┬─────┬───────┐
│ id  ┆ name    ┆ age ┆ bool  │
│ --- ┆ ---     ┆ --- ┆ ---   │
│ i64 ┆ str     ┆ i64 ┆ bool  │
╞═════╪═════════╪═════╪═══════╡
│ 1   ┆ Alice   ┆ 24  ┆ true  │
│ 2   ┆ Bob     ┆ 28  ┆ false │
│ 3   ┆ Charlie ┆ 23  ┆ true  │
└─────┴─────────┴─────┴───────┘
    • 3

  2. 这不完全是一个答案，更像是一个警告/说明，但对于评论来说有点太长了。由于极坐标中符合 SQL 要求的空值，您在问题中使用的表达式在某些情况下可能不起作用。基本上，如果值null等于或不等于其他值。

    df = pl.DataFrame({"a":[0, 1, None]})

shape: (3, 1)
┌──────┐
│ a    │
│ ---  │
│ i64  │
╞══════╡
│ 0    │
│ 1    │
│ null │
└──────┘

    df.filter((pl.col("a") == 0) | (pl.col("a") != 0))

    shape: (2, 1)
┌─────┐
│ a   │
│ --- │
│ i64 │
╞═════╡
│ 0   │
│ 1   │
└─────┘

    当然df.filter(True)有效。

    • 0

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