Question

鉴于极地数据框架,是否有办法用“null”取代某一特定数值? 例如,如果存在像<代码>”这样的寄售价值,那么我就希望将其真正放在数据框架中。

Answer 1

您可使用<代码>。

pl.col(pl.Utf8)用于选择所有“扼杀栏”。

df = pl.DataFrame({
   "A": ["a", "b", "_UNKNOWN", "c"], 
   "B": ["_UNKNOWN", "d", "e", "f"], 
   "C": [1, 2, 3, 4]
})

df.with_columns(
   pl.when(pl.col(pl.Utf8) == "_UNKNOWN")
     .then(None)
     .otherwise(pl.col(pl.Utf8)) # keep original value
     .keep_name()
)

shape: (4, 3)
┌──────┬──────┬─────┐
│ A    | B    | C   │
│ ---  | ---  | --- │
│ str  | str  | i64 │
╞══════╪══════╪═════╡
│ a    | null | 1   │
├──────┼──────┼─────┤
│ b    | d    | 2   │
├──────┼──────┼─────┤
│ null | e    | 3   │
├──────┼──────┼─────┤
│ c    | f    | 4   │
└─//───┴─//───┴─//──┘

Answer 2

This is really a tweak of @jqurious s answer.

当您在时填写,且其状况未得到满足时,即为null<>。因此,你可以做到:


df.with_columns(
    pl.when(pl.col(pl.Utf8) != "_UNKNOWN")
        .then(pl.col(pl.Utf8)) # keep original value
        .keep_name()
)

如果您有多种无效条件,即null_strings=[_UNKNOWN”、“UNK”、“谁_knows”>,则您可使用is_in。 类似:
df.with_columns(
    pl.when(~pl.col(pl.Utf8).is_in(null_strings))
        .then(pl.col(pl.Utf8)) # keep original value
        .keep_name()
)

Answer 3

除先前的答复外,如果你刚刚进口数据集,你可以具体说明哪些数值为<代码>null<>/code>。

例data.csv:

A,B
a,1
b,2
_UNKNOWN,more than 3
c,_UNKNOWN

when importing dataset:

pl.read_csv("data.csv",
            null_values="_UNKNOWN",
            # infer_schema_length=0,  # optional (if you will get parsing error))

www.un.org/Depts/DGACM/index_spanish.htm

┌──────┬─────────────┐
│ A    ┆ B           │
│ ---  ┆ ---         │
│ str  ┆ str         │
╞══════╪═════════════╡
│ a    ┆ 1           │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ b    ┆ 2           │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ null ┆ more than 3 │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ c    ┆ null        │
└──────┴─────────────┘

Answer 4

https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/vis/expressions/api/polars.Expr.replace.html” rel=“nofollow noreferer”>replace(载于 v0.19.16, akacodemap_dict )。

print(
    pl.DataFrame({
       "A": ["a", "b", "_UNKNOWN", "c"], 
       "B": ["_UNKNOWN", "d", "e", "f"], 
       "C": [1, 2, 3, 4]})
    .with_columns(pl.col(pl.Utf8).replace({"_UNKNOWN": None}))
)

shape: (4, 3)
┌──────┬──────┬─────┐
│ A    ┆ B    ┆ C   │
│ ---  ┆ ---  ┆ --- │
│ str  ┆ str  ┆ i64 │
╞══════╪══════╪═════╡
│ a    ┆ null ┆ 1   │
│ b    ┆ d    ┆ 2   │
│ null ┆ e    ┆ 3   │
│ c    ┆ f    ┆ 4   │
└──────┴──────┴─────┘

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