Python Polars 中的 Pandas REPLACE 等效项

Question

有没有一种优雅的方法来重新编码极坐标数据框中的值。

例如

1->0, 
2->0, 
3->1... 

在 Pandas 中，它很简单：

df.replace([1,2,3,4,97,98,99],[0,0,1,1,2,2,2])

Answer 1

编辑2022-02-12

\n

由于polars >=0.16.4有一个map_dict表达。

\n

df = pl.DataFrame({\n    "a": [1, 2, 3, 4, 5]\n})\n\nmapper = {\n    1: 0,\n    2: 0,\n    3: 10,\n    4: 10\n}\n\ndf.select(\n    pl.all().map_dict(mapper, default=pl.col("a"))\n)\n

\n

shape: (5, 1)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 a   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 --- \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64 \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 0   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 0   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 10  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 10  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 5   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n

编辑前

\n

在极坐标中，您可以构建if else statetements称为if -> then -> otherwise表达式的柱状。

\n

假设我们有这个DataFrame。

\n

shape: (5, 1)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 a   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 --- \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64 \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 0   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 0   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 10  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 10  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 5   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n

我们希望将它们替换为以下值：

\n

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

\n

我们可以写：

\n

from_ = [1, 2]\nto_ = [99, 12]\n

\n

shape: (5, 1)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 a   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 --- \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64 \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 99  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 12  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 3   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 4   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 5   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n\n

\n

不要重复自己

\n

现在，快速编写变得非常乏味，因此我们可以编写一个生成这些表达式以供使用的函数，我们是程序员不是吗！

\n

因此，要替换为您建议的值，您可以这样做：

\n

df.with_column(\n    pl.when(pl.col("a") == from_[0])\n    .then(to_[0])\n    .when(pl.col("a") == from_[1])\n    .then(to_[1])\n    .otherwise(pl.col("a")).alias("a")\n)\n

\n

哪个输出：

\n

shape: (5, 1)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 a   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 --- \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64 \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 0   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 0   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 1   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 1   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 5   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n