替换 python 极坐标中的一行

Question

我想用单个值替换极坐标 DataFrame 中的一行：

import numpy as np
import polars as pl

df = np.zeros(shape=(4, 4))
df = pl.DataFrame(df)

例如，我想将索引 1 处的行中的所有值替换为 1.0 。

我一直在文档中寻找一种简单的解决方案，但找不到。

Answer 1

这是 Polars 中显式索引的反模式。也就是说，通过with_row_count列，可以通过在表达式中使用该额外列when/then（而不是最终select在最终结果中使用它）来创建一个具有行替换值的新 DataFrame：

\n

df.with_row_count().select(\n    pl.when(pl.col("row_nr") == 1)\n      .then(1)\n      .otherwise(pl.col(c))\n    .alias(c) for c in df.columns\n)\n

\n

shape: (4, 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\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\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\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\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 column_0 \xe2\x94\x86 column_1 \xe2\x94\x86 column_2 \xe2\x94\x86 column_3 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---      \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i32      \xe2\x94\x86 i32      \xe2\x94\x86 i32      \xe2\x94\x86 i32      \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\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\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\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\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 1        \xe2\x94\x86 1        \xe2\x94\x86 1        \xe2\x94\x86 1        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x86 0        \xe2\x94\x86 0        \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\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\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\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\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n

编辑：两项改进：

\n

\n
• 还有一个相当新的函数cumcount，可以有效地在基本情况下充当行计数表达式。这使得整个查询\n变得懒惰。
\n
• pl.all可以用来摆脱上面的生成器理解，结合 akeep_name以避免重复的列错误。
\n

\n

df.select(\n    pl.when(pl.all().cumcount() == 1)\n      .then(1)\n      .otherwise(pl.all())\n    .keep_name()\n)\n

\n

shape: (4, 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\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\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\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\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 column_0 \xe2\x94\x86 column_1 \xe2\x94\x86 column_2 \xe2\x94\x86 column_3 \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 f64      \xe2\x94\x86 f64      \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\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\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\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\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 1.0      \xe2\x94\x86 1.0      \xe2\x94\x86 1.0      \xe2\x94\x86 1.0      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \xe2\x94\x86 0.0      \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\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\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\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\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n

（可以从这里将结果转换为任何数据类型）

\n