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catquas
Asked: 2025-04-16 05:50:59 +0800 CST

É possível criar várias colunas com base no mesmo conjunto de condições no Polars?

  • 772

É possível fazer algo assim no Polars? Por exemplo, você precisa de um when.then.otherwise separado para cada uma das 4 novas variáveis, ou pode usar struct para criar várias novas variáveis ​​a partir de um when.then.otherwise?

Exemplo regular de Python:

if x=1 and y=3 and w=300*z and z<100:
     tot = 300
     work = 400
     sie = 500
     walk = 'into'
else:
     tot = 350
     work = 400*tot
     sie = tot/1000
     walk = 'outof'

Tentei fazer algo semelhante no Polars com struct (para criar novas variáveis ​​a e b com base na variável Movie:

import polars as pl

ratings = pl.DataFrame(
    {
        "Movie": ["Cars", "IT", "ET", "Cars", "Up", "IT", "Cars", "ET", "Up", "Cars"],
        "Theatre": ["NE", "ME", "IL", "ND", "NE", "SD", "NE", "IL", "IL", "NE"],
        "Avg_Rating": [4.5, 4.4, 4.6, 4.3, 4.8, 4.7, 4.5, 4.9, 4.7, 4.6],
        "Count": [30, 27, 26, 29, 31, 28, 28, 26, 33, 28],
    }
)

x = ratings.with_columns(
    pl.when(pl.col('Movie')=='Up').then(pl.struct(pl.lit(0),pl.lit(2))).otherwise(pl.struct(pl.lit(1),pl.lit(3))).struct.field(['a','b'])
)
print(x)

Obrigado!

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Se você remover a .struct.field()chamada, verá o problema.

    # DuplicateError: multiple fields with name 'literal' found

    Você precisa dar nomes aos campos de estrutura que está criando.

    df.with_columns(
    pl.when(pl.col('Movie') == 'Up')
      .then(pl.struct(pl.lit(0).alias('a'), pl.lit(2).alias('b')))
      .otherwise(pl.struct(pl.lit(1).alias('a'), pl.lit(3).alias('b')))
      .struct.field('a', 'b')
)

    Se preferir, também há algumas maneiras de deixar tudo mais organizado.

    • pl.when()usa kwargs como uma abreviação para condições de igualdade.
    • pl.struct()usa kwargs como uma abreviação para .alias()nomear campos.
    • pl.lit()não é necessário para números inteiros
    • .struct.unnest()desaninhará todos os campos.
    df.with_columns(
    pl.when(Movie='Up')
      .then(pl.struct(a=0, b=2))
      .otherwise(pl.struct(a=1, b=3))
      .struct.unnest()
)

    shape: (10, 6)
┌───────┬─────────┬────────────┬───────┬─────┬─────┐
│ Movie ┆ Theatre ┆ Avg_Rating ┆ Count ┆ a   ┆ b   │
│ ---   ┆ ---     ┆ ---        ┆ ---   ┆ --- ┆ --- │
│ str   ┆ str     ┆ f64        ┆ i64   ┆ i32 ┆ i32 │
╞═══════╪═════════╪════════════╪═══════╪═════╪═════╡
│ Cars  ┆ NE      ┆ 4.5        ┆ 30    ┆ 1   ┆ 3   │
│ IT    ┆ ME      ┆ 4.4        ┆ 27    ┆ 1   ┆ 3   │
│ ET    ┆ IL      ┆ 4.6        ┆ 26    ┆ 1   ┆ 3   │
│ Cars  ┆ ND      ┆ 4.3        ┆ 29    ┆ 1   ┆ 3   │
│ Up    ┆ NE      ┆ 4.8        ┆ 31    ┆ 0   ┆ 2   │
│ IT    ┆ SD      ┆ 4.7        ┆ 28    ┆ 1   ┆ 3   │
│ Cars  ┆ NE      ┆ 4.5        ┆ 28    ┆ 1   ┆ 3   │
│ ET    ┆ IL      ┆ 4.9        ┆ 26    ┆ 1   ┆ 3   │
│ Up    ┆ IL      ┆ 4.7        ┆ 33    ┆ 0   ┆ 2   │
│ Cars  ┆ NE      ┆ 4.6        ┆ 28    ┆ 1   ┆ 3   │
└───────┴─────────┴────────────┴───────┴─────┴─────┘
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