パースエラーを無視する
ベンダーから受け取ったエクスポートファイルの checkouts 列に、"unknown" というそのままのテキストが紛れ込んでいます。推論されたデータ型に値をパースできない場合、Polars は通常エラーを発生させます。チームが残りのデータを読み込めるよう、Polars にエラーをスキップさせましょう。
通常の行と問題のある値を含む行が表示されているので、状況を確認してみてください。
この演習はコースの一部です
Polars によるデータパイプラインのスケーリングと最適化
演習の手順
- 不正な値を
nullに設定して処理を続行するよう Polars に指示する引数を追加してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
result = pl.scan_csv(
MESSY_CSV_PATH,
separator=";",
skip_rows=2,
schema_overrides={
"checkouts": pl.Int64,
"branch_code": pl.String,
},
# Tolerate values that don't fit the schema
____=____,
).collect()
print(result)