Lazy pivot do širokého formátu

Tým pro dashboard chce přehled výpůjček ve formátu wide – s měsíci na řádcích a formáty ve sloupcích. Polars podporuje .pivot() v lazy režimu za předpokladu, že výstupní názvy sloupců zadáš dopředu. Díky tomu zůstane celý pipeline optimalizovaný od začátku do konce.

LazyFrame monthly_checkouts obsahuje součty v dlouhém formátu se sloupci month, format a total. Seznam formats pak obsahuje všechny názvy formátů obsažených v datech.

Toto cvičení je součástí kurzu

Scaling and Optimizing Data Pipelines with Polars

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Proveď pivot nad monthly_checkouts tak, aby se každý format stal vlastním sloupcem.
Předej seznam formats, aby lazy pivot znal výstupní schéma předem.
Výsledný DataFrame seřaď podle month.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

result = (
    monthly_checkouts
    # Pivot the format column into separate columns
    .pivot(
        on="____",
        index="month",
        values="total",
        # Pre-declare the output column names so the pivot stays lazy
        on_columns=____,
    )
    .collect()
    # Sort the wide result by month
    .sort("____")
)
print(result)

Upravit a spustit kód