你用polars改写:train['split'] = train['selection'].apply(lambda x:s.split('-')[1])
时间: 2024-10-03 21:00:37 浏览: 3
在Pandas和Polars库中,你可以使用`pandas.Series.apply()`函数配合`Polars`的切片语法来达到类似的效果。首先,你需要将Pandas DataFrame转换成Polar DataFrame,然后利用`str.split()`方法以及`str.get()`操作来获取所需的元素。以下是等效的Polars代码:
```python
import polars as pl
# 假设train是一个Polar DataFrame
if isinstance(train, pl.DataFrame):
train_split = train.select("selection").str.split("-", n=1) # 分割字符串
train_split = train_split.with_column(pl.col(1), train_split["selection"].str.get(1)) # 获取第二个元素
train["split"] = train_split["selection"].str.get(1) # 将结果设置为新的一列
```
这里我们假设"selection"列包含需要分割的值。如果你想在原地修改DataFrame,可以省略最后一步赋值。
相关问题
import polars as pl import glob df = pl.read_csv('/Users/apple/Desktop/202307/*.csv', glob=True) df
你好!根据你提供的代码,你正在使用`polars`库和`glob`模块来读取指定路径下的CSV文件并创建一个DataFrame对象。
首先,确保已经安装了`polars`库。可以使用以下命令来安装:
```python
pip install polars
```
接下来,你需要导入所需的库和模块:
```python
import polars as pl
import glob
```
然后,使用`pl.read_csv()`函数来读取CSV文件。在`read_csv()`函数中,你需要传入一个路径匹配模式,并将`glob`参数设置为`True`以启用通配符功能。
```python
df = pl.read_csv('/Users/apple/Desktop/202307/*.csv', glob=True)
```
请确保将路径`/Users/apple/Desktop/202307/`替换为你实际的文件夹路径。该模式将匹配该文件夹下所有以`.csv`结尾的文件。
最后,你将获得一个DataFrame对象`df`,可以对其进行进一步的操作和分析。
希望能对你有所帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
polars.from_pandas
`polars.from_pandas`是polars库中的一个函数,用于将Pandas DataFrame转换为polars DataFrame。它的语法如下:
```python
polars.from_pandas(pandas_df)
```
其中,`pandas_df`是一个Pandas DataFrame对象。
这个函数的作用是将Pandas DataFrame转换为polars DataFrame,以便在polars库中进行数据分析和处理。通过这个函数,你可以方便地将已有的Pandas数据转换为polars数据,并利用polars库提供的功能进行数据统计分析。
注意:在使用这个函数之前,你需要先安装polars库,并将其导入到你的Python环境中。你可以通过引用中提供的polars库文件进行安装。