小编seb*_*704的帖子

我正在尝试借助分类功能和惰性 API 来连接两个 Dataframe。我尝试按照用户指南中描述的方式进行操作（https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/performance/strings.html）

count = admin_df.groupby(['admin','EVENT_DATE']).pivot(pivot_column='FIVE_TYPE',values_column='count').first().lazy()
fatalities = admin_df.groupby(['admin','EVENT_DATE']).pivot(pivot_column='FIVE_TYPE',values_column='FATALITIES').first().lazy()
fatalities = fatalities.with_column(pl.col("admin").cast(pl.Categorical))
count = count.with_column(pl.col("admin").cast(pl.Categorical))
admin_df = fatalities.join(count,on=['admin','EVENT_DATE']).collect()

但我收到以下错误：

    Traceback (most recent call last):
  File "country_level.py", line 33, in <module>
    country_level('/c/Users/Sebastian/feast/fluent_sunfish/data/ACLED_geocoded.parquet')
  File "country_level.py", line 10, in country_level
    country_df=aggregate_by_date(df)
  File "country_level.py", line 29, in aggregate_by_date
    admin_df = fatalities.join(count,on=['admin','EVENT_DATE']).collect()
  File "/home/sebastian/.local/lib/python3.8/site-packages/polars/internals/lazy_frame.py", line 293, in collect
    return pli.wrap_df(ldf.collect())
RuntimeError: Any(ValueError("joins on categorical dtypes can only happen if they are created under the same global string cache"))

使用with pl.StringCache():一切都可以正常工作，尽管用户指南说如果您使用惰性 …

我有以下带有 pandas 的 Python 代码

df['EVENT_DATE'] = df.apply(
        lambda row: datetime.date(year=row.iyear, month=row.imonth, day=row.iday).strftime("%Y-%m-%d"), axis=1)

并希望将其转换为有效的 Polars 代码。有人有办法解决这个问题吗？

由于 SPFile 中的视图更改，我必须重新启动 Oracle 数据库。我尝试关机和启动，但我不知道如何再次以正确的方式启动。

我想将桶表达式与 groupby 一起使用，每月进行下采样，因为下采样函数将被弃用。有没有一种简单的方法可以做到这一点，datetime.timedelta 仅适用于天数及更短的时间。

我想将极坐标中类型为 datetype[ms] 的列转换为 datetime[ns] 。有没有简单的方法可以做到这一点？我认为使用 datetime[ms] 时 group_by_dynamic 有问题，我想测试一下