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我有一个字符串格式的 UUID 时间序列,我希望 Polars 将它们转换为 u128 数字,以便更好地存储和查询。
与我们处理日期的方式类似:
....str.strptime(pl.Datetime, fmt="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ", strict=False)
这是否受支持,还是我需要在 Python 端处理它?</p>
此外,我没有看到 u128
类型,但有一个 Decimal
似乎是 i128
。如果我自己翻译,我应该使用哪种类型?
附注我注意到一个GitHub ticket在 Polars 存储库中有关支持 Rust 箱 Uuid
的信息,但在某种程度上,这可以在没有它的情况下实现。所以我不确定是不是这样。
最佳答案
Polars 不支持 u128
数据类型。如果您可以接受损失,则可以将它们存储为 u64
或以 Utf8
列。
我们尚不支持此功能,但将来我们还将获得 FixedSizeBinary
,这也可能适合此功能。
关于python-polars - Polars 支持 UUID 吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/76185972/
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我正在寻找在 polars 中执行 pandas 的 df.groupby(["group_a", "group_b"]).ngroup() 并将特定的 ngroup 计数器值分配回的最佳方法相应的组
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我有一个包含 2 列的数据框,其中第一列包含列表,第二列包含整数索引。如何通过第二列中指定的索引从第一列获取元素?或者更好的是,将该元素放在第 3 列中。因此,例如,如何从这个 a = pl.Data
假设我有一个由以下代码手动生成的简单数据框: cols=['a','b','c'] values=['d','e','f'] df=(pl.DataFrame({cols[i]:[values[i]]
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所以我有一个看起来像这样的 Polars 数据框 df = pl.DataFrame( { "ItemId": [15148, 15148, 24957], "
在 pandas 中,以下代码会将 col1 中的字符串拆分为许多列。有没有办法在极地做到这一点? d = {'col1': ["a/b/c/d", "a/b/c/d"]} df= pd.DataFr
除一种情况外,我很享受 Polars 比 Pandas 的显着加速。我是 Polars 的新手,所以这可能只是我的错误用法。无论如何,这是一个玩具示例:在单列上,我需要在我的情况下应用自定义函数,它是
我有一个极坐标数据框: df = pl.DataFrame({'schema_name': ['test_schema', 'test_schema_2'],
所以我有一个极坐标列/系列,它是数字字符串。 s = pl.Series("a", ["111","123","101"]) s shape: (3,) Series: 'a' [str] [
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在对 FPGA 进行了一番研究之后,我在分配引脚时差点心脏病发作。 FPGA 上有任意数量的引脚,一些 IDE 很有帮助,可以让您访问封装信息,包括引脚数、它们属于哪个 IO 组以及极性是。在广泛研究
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