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न्यूमेरिक कॉलम का डाउनकास्टिंग

अब जब रेंज सुरक्षित लग रही हैं, तो न्यूमेरिक कॉलम को छोटे dtypes में cast कीजिए. integer कॉलम के लिए Int32 और उन float कॉलम के लिए Float32 का उपयोग करें जहाँ कम precision के बावजूद summary stats पर्याप्त सटीक रहें.

movies DataFrame आपके लिए पहले से लोड है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Polars के साथ Data Pipelines का स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • vote_count और budget को pl.Int32 में cast करें.
  • runtime और vote_average को pl.Float32 में cast करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

movies_optimized = movies.with_columns(
    # Integer columns to Int32
    pl.col("vote_count").cast(pl.____),
    pl.col("budget").cast(pl.____),
    # Float columns to Float32
    pl.col("runtime").cast(pl.____),
    pl.col("vote_average").cast(pl.____),
)

result = movies_optimized.select(
    "movie_title", "budget", "runtime", "vote_average", "vote_count"
).head(8)
print(result)
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