Python 基于 Polars 列的更新不起作用

Question

我使用 Polars 库进行数据框操作。我有两个数据框，我想用根据条件从另一个数据框获取的单个值更新一个数据框的列值。这是代码：

tmp = df[df['UnifiedInvoiceID'] == inv]
mask = (df_invoice_features['UnifiedInvoiceID'] == inv)
df_invoice_features[mask, 'UnifiedCustomerID'] = tmp[0, 'UnifiedCustomerID']

而且，这是错误：

PySeries.new_u64() missing 1 required positional argument: '_strict'

为什么会出现这样的错误returns？

Answer 1

Polars 语法与 pandas 的语法有很大不同。在我看来，您正试图像在 pandas DataFrame 上那样修改值。

以下是如何设置列值的示例：

df = pl.DataFrame({
    "a": [1, 2, 3, 4, 5],
    "b": list("abcde")
})

df.with_column(
    pl.when(pl.col("a") > 3).then(10).otherwise(pl.col("a")).alias("new")
)

输出：

shape: (5, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ new │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ a   ┆ 1   │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┤
│ 2   ┆ b   ┆ 2   │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┤
│ 3   ┆ c   ┆ 3   │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┤
│ 4   ┆ d   ┆ 10  │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┤
│ 5   ┆ e   ┆ 10  │
└─────┴─────┴─────┘

如果你举一个小例子我可以举一个更彻底的例子。我还建议阅读用户指南，尤其是表达式指南：https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/dsl/intro.html

Python 基于 Polars 列的更新不起作用

Python Polars column based update does not work

python-3.x

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