Downcasting delle colonne numeriche
Ora che gli intervalli sono sicuri, esegui il cast delle colonne numeriche verso dtypes più piccoli. Usa Int32 per le colonne intere e Float32 per quelle float quando una precisione inferiore è comunque sufficiente per le statistiche riassuntive.
Il DataFrame movies è già caricato per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Scalare e ottimizzare le pipeline di dati con Polars
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui il cast di
vote_countebudgetapl.Int32. - Esegui il cast di
runtimeevote_averageapl.Float32.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
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)