GH KIM's questions

Posso usar drop_nans()a função para remover linhas com algumas ou todas as colunas definidas como nan.

Existe uma função equivalente para descartar linhas com todas as colunas tendo valor 0?

import polars as pl
df = pl.DataFrame({"a":[0, 0, 0, 0, 30], 
                   "b":[0, 0, 0, 0, 40],
                   "c":[0, 0, 0, 0, 50]})

>>> df

     a        b        c
   i64      i64      i64
  ------------------------
     0        0        0
     0        0        0
     0        0        0
     0        0        0
    30       40       50

Neste exemplo, gostaria de remover as primeiras 4 linhas do dataframe.

Tenho um Polars DataFrame abaixo.

import polars as pl
df = pl.DataFrame({"a":["1.2", "2.3", "5.4"], 
                   "b":["0.4", "0.03", "0.12"],
                   "c":["AA", "BB", "CC"]})

>>> df
     a        b          c
    str      str       str
  -------------------------
  "1.2"    "0.04"      "AA"
  "2.3"    "0.3"       "BB"
  "3.5"    "0.12"      "CC"

Como posso converter as colunas para tipos específicos? Neste caso, quero converter colunas ae bem floats.

Espero abaixo.

>>> df
    a        b          c
   f64      f64       str
  ------------------------
  1.2      0.04      "AA"
  2.3      0.3       "BB"
  3.5      0.12      "CC"

Tenho um Polars DataFrame abaixo:

import polars as pl
df = pl.DataFrame({"a":[1, 2, 3], "b":[4, 3, 2]})

>>> df
  a    b
i64  i64
  1    4
  2    3
  3    2

Posso subdividir com base em um valor específico:

x = df[df["a"] == 3]

>>> x
  a    b
i64  i64
  3    2

Mas como posso subdividir com base em uma lista de valores? - algo assim:

list_of_values = [1, 3]
y = df[df["a"] in list_of_values]

Obter:

  a    b
i64  i64
  1    4
  3    2

Quero alterar os rótulos das colunas de um Polars DataFrame de

['#a', '#b', '#c', '#d']

para

['a', 'b', 'c', 'd']

Tenho um dataframe e uma lista abaixo.

import pandas as pd

my_df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'cherry', 'durian'], 
                      'check': [False, False, False, False]})
my_list = ['pp', 'ana', 'ra', 'cj', 'up', 'down', 'pri']

>>> my_df
   fruits     check
0     apple     False
1    banana     False
2    cherry     False
3    durian     False

Posso criar um resultado com loops for aninhados.

for fruit in my_df['fruits']:
    for v in my_list:
        if v in fruit:
            my_df.loc[my_df['fruits']==fruit, 'check'] = True

>>> my_df
   fruits     check
0     apple     True
1    banana     True
2    cherry     False
3    durian     False

Eu tentei abaixo.

my_df['fruits'].apply(lambda x: True for i in my_list if i in x)

mas, cuspiuType Error: 'generator' object is not cllable

Quero remover loops for aninhados e substituí-los pela função apply. Como posso fazer isso?