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
अभ्यास निर्देश
vote_countऔरbudgetकोpl.Int32में cast करें.runtimeऔरvote_averageकोpl.Float32में 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)