Python Polars 如何处理该指数？

Question

我想在 Python 中尝试极坐标，所以我想做的就是连接从 json 读取的几个数据帧。当我将索引更改为date并查看时，lala1.head()我发现该列date消失了，所以我基本上丢失了索引。是否有更好的解决方案或者我需要按日期排序，这基本上与将索引设置为相同date？

import polars as pl

quarterly_balance_df = pl.read_json('../AAPL/single_statements/1985-09-30-quarterly_balance.json')


q1 = quarterly_balance_df.lazy().with_column(pl.col("date").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d"))
quarterly_balance_df = q1.collect()
q2 = quarterly_balance_df.lazy().with_column(pl.col("fillingDate").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d"))
quarterly_balance_df = q2.collect()
q3 = quarterly_balance_df.lazy().with_column(pl.col("acceptedDate").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d"))
quarterly_balance_df = q3.collect()

quarterly_balance_df2 = pl.read_json('../AAPL/single_statements/1986-09-30-quarterly_balance.json')

q1 = quarterly_balance_df2.lazy().with_column(pl.col("date").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d"))
quarterly_balance_df2 = q1.collect()
q2 = quarterly_balance_df2.lazy().with_column(pl.col("fillingDate").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d"))
quarterly_balance_df2 = q2.collect()
q3 = quarterly_balance_df2.lazy().with_column(pl.col("acceptedDate").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d"))
quarterly_balance_df2 = q3.collect()

lala1 = pl.from_pandas(quarterly_balance_df.to_pandas().set_index('date'))
lala2 = pl.from_pandas(quarterly_balance_df.to_pandas().set_index('date'))

test = pl.concat([lala1,lala2])

Answer 1

Polars 有意消除了索引的概念。

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来自用户指南中的“来自 Pandas”部分：

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Polars 的目标是获得可预测的结果和可读的查询，因此我们认为索引并不能帮助我们实现该目标。

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事实上，该from_pandas方法忽略任何索引。例如，如果我们从以下数据开始：

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import polars as pl\n\ndf = pl.DataFrame(\n    {\n        "key": [1, 2],\n        "var1": ["a", "b"],\n        "var2": ["r", "s"],\n    }\n)\nprint(df)\n

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shape: (2, 3)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 key \xe2\x94\x86 var1 \xe2\x94\x86 var2 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 --- \xe2\x94\x86 ---  \xe2\x94\x86 ---  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64 \xe2\x94\x86 str  \xe2\x94\x86 str  \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 1   \xe2\x94\x86 a    \xe2\x94\x86 r    \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2   \xe2\x94\x86 b    \xe2\x94\x86 s    \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

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现在，如果我们将此 Polars 数据集导出到 Pandas，请设置key为 Pandas 中的索引，然后重新导入到 Polars，您将看到“key”列消失。

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shape: (2, 3)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 key \xe2\x94\x86 var1 \xe2\x94\x86 var2 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 --- \xe2\x94\x86 ---  \xe2\x94\x86 ---  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64 \xe2\x94\x86 str  \xe2\x94\x86 str  \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 1   \xe2\x94\x86 a    \xe2\x94\x86 r    \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2   \xe2\x94\x86 b    \xe2\x94\x86 s    \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

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shape: (2, 2)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 var1 \xe2\x94\x86 var2 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---  \xe2\x94\x86 ---  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 str  \xe2\x94\x86 str  \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 a    \xe2\x94\x86 r    \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 b    \xe2\x94\x86 s    \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

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这就是你的Date专栏消失的原因。

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在 Polars 中，您可以按 DataFrame 中的任何列集进行排序、汇总或连接。无需声明索引。

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我建议您阅读Polars 用户指南。这是一个很好的起点。还有一个专为来自 Pandas 的人设计的部分。

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