Polars：return 具有 N 列所有唯一值的数据框
Polars: return dataframe with all unique values of N columns
我有一个数据框，每个 'PROGRAM'、'VERSION' 和 'RELEASE_DATE' 列的组合都有很多行。我想获得一个数据框，其中包含这三列的所有组合。这是 groupby 或 distinct 的工作吗？
感谢
因为您没有聚合任何东西，所以使用 distinct
df.select(['PROGRAM','VERSION','RELEASE_DATE']).distinct()
如果您不使用 Polars 的 Lazy 功能，这也可以写成：
df[['PROGRAM','VERSION','RELEASE_DATE']].distinct()
我有一个数据框，每个 'PROGRAM'、'VERSION' 和 'RELEASE_DATE' 列的组合都有很多行。我想获得一个数据框，其中包含这三列的所有组合。这是 groupby 或 distinct 的工作吗？
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因为您没有聚合任何东西，所以使用 distinct
df.select(['PROGRAM','VERSION','RELEASE_DATE']).distinct()
如果您不使用 Polars 的 Lazy 功能，这也可以写成：
df[['PROGRAM','VERSION','RELEASE_DATE']].distinct()