使用索引进行选择是 Polars 中的反模式：如何解析和转换（选择/过滤？）似乎需要这样的 CSV？

Question

我想使用 Pola-rs 阅读来自 Rigol MSO5000 示波器的以下（在我看来相当糟糕的）CSV：

D7-D0,D15-D8,t0 = -25.01s, tInc = 2e-06,
+2.470000E+02,2.000000E+00,,
+1.590000E+02,1.600000E+01,,
+2.400000E+02,2.000000E+00,,
+2.470000E+02,+1.300000E+02,,
+1.590000E+02,1.800000E+01,,
+2.470000E+02,+1.300000E+02,,
9.500000E+01,1.800000E+01,,
9.500000E+01,1.800000E+01,,
+2.400000E+02,0.000000E+00,,
(...)

这是我当前的 Jupyter Notebook 迭代/尝试，然后发现Pola-rs 不鼓励使用索引进行选择：

D7-D0,D15-D8,t0 = -25.01s, tInc = 2e-06,
+2.470000E+02,2.000000E+00,,
+1.590000E+02,1.600000E+01,,
+2.400000E+02,2.000000E+00,,
+2.470000E+02,+1.300000E+02,,
+1.590000E+02,1.800000E+01,,
+2.470000E+02,+1.300000E+02,,
9.500000E+01,1.800000E+01,,
9.500000E+01,1.800000E+01,,
+2.400000E+02,0.000000E+00,,
(...)

当我在 Polars Discord 上被告知这个问题可能无法通过数据帧库得到最佳解决时，这是我的低级 CSV 解析 Rust 伪代码方法：

import polars as pl

df = pl.read_csv("normal0.csv")

# Grab initial condition and increments
t0 = df.columns[2]; assert "t0" in t0; t0 = float(t0.split('=')[1].replace('s', '').strip())
tinc = df.columns[3]; assert "tInc" in tinc; tinc = float(tinc.split('=')[1].strip())

# TODO: Generate Series() from t0+tinc and include it in the final DataFrame

# Reshape and cleanup
probes = df.with_column(df["D7-D0"].cast(pl.Float32).alias("D0-D7 floats")) \
             .with_column(df["D15-D8"].cast(pl.Float32).alias("D15-D8 floats")) \
             .drop(df.columns[2]) \
             .drop(df.columns[3])
(...)

def split_probes(probes: pl.Series):
    ''' Splits bundles of probe cables such as D0-D7 or D15-D8 into individual dataframe columns
    '''
    out = pl.DataFrame(columns=["D"+str(line) for line in range(0,16)])
#    for row in range(probes.height):
#        for probe in range(0, 7):
#            out["D"+str(probe)].with_columns(probes["D0-D7 floats"][row % (probe + 1)])
#         for probe in reversed(range(9, 16)): # TODO: Fix future captures or parametrise this
#             outprobes["D15-D8 floats"][row % probe]

我希望清楚所需的目标数据帧如下所示：

d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8, d9, d10, d11, d12, d13, d14, d15, timestamp
95, 95, 247, 159, 247, 240, 159, 247 (...)                            -25.01+000000.2
(...)

生成的代码应该（理想情况下？）有效地使用 Polars。另外，如上所述，避免“通过索引选择”，因为它将来可能会在 Polars 中完全弃用。

Answer 1

也许您正在寻找unstack（这是令人难以置信的性能）。

\n

让我们从这些数据开始（它只是复制您提供的值）。我还更改了列名称，只是为了使检查更容易：

\n

import polars as pl\nfrom io import StringIO\n\nnormal_csv = """D7-D0,D15-D8,t0 = -25.01s, tInc = 2e-06,\n+2.470000E+02,2.000000E+00,,\n+1.590000E+02,1.600000E+01,,\n+2.400000E+02,2.000000E+00,,\n+2.470000E+02,+1.300000E+02,,\n+1.590000E+02,1.800000E+01,,\n+2.470000E+02,+1.300000E+02,,\n9.500000E+01,1.800000E+01,,\n9.500000E+01,1.800000E+01,,\n+2.470000E+02,2.000000E+00,,\n+1.590000E+02,1.600000E+01,,\n+2.400000E+02,2.000000E+00,,\n+2.470000E+02,+1.300000E+02,,\n+1.590000E+02,1.800000E+01,,\n+2.470000E+02,+1.300000E+02,,\n9.500000E+01,1.800000E+01,,\n9.500000E+01,1.800000E+01,,"""\n\n\ndf = pl.read_csv(file=StringIO(normal_csv),\n                 new_columns=(\'D\', \'E\', \'t0\', \'tInc\'))\ndf\n

\n

shape: (16, 4)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\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\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 D     \xe2\x94\x86 E     \xe2\x94\x86 t0   \xe2\x94\x86 tInc \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---   \xe2\x94\x86 ---   \xe2\x94\x86 ---  \xe2\x94\x86 ---  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 f64   \xe2\x94\x86 f64   \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\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\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 247.0 \xe2\x94\x86 2.0   \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 159.0 \xe2\x94\x86 16.0  \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 240.0 \xe2\x94\x86 2.0   \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 247.0 \xe2\x94\x86 130.0 \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 159.0 \xe2\x94\x86 18.0  \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 247.0 \xe2\x94\x86 130.0 \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 95.0  \xe2\x94\x86 18.0  \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 95.0  \xe2\x94\x86 18.0  \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 247.0 \xe2\x94\x86 2.0   \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 159.0 \xe2\x94\x86 16.0  \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 240.0 \xe2\x94\x86 2.0   \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 247.0 \xe2\x94\x86 130.0 \xe2\x94\x86 null \xe2\x94\x86 null 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由于我不熟悉您的数据源，因此我将假设您的输入数据具有正则化模式 - 特别是始终提供 D7-D0 （即 csv 文件中没有跳过行）。

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如果是这样，这里有一些高性能代码应该可以让事情顺利进行......

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