デジタル貸出の集計
レポートチームは、今週のサマリーとして資料の種類別デジタル貸出数の合計を必要としています。パイプライン全体をレイジーに構築し、Polars がクエリ全体を一度に計画できるよう、.collect() は最後にのみ呼び出しましょう。
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
libraryをuseが"Digital"の行に絞り込みます。- 絞り込んだ行を
formatでグループ化します。 - パイプラインの最後で実行をトリガーします。
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 = (
library
# Filter to digital checkouts
.filter(pl.col("use") == "____")
# Group by format
.group_by("____")
.agg(pl.col("checkouts").sum().alias("total"))
.sort("total", descending=True)
# Trigger execution at the end
.____()
)
print(result)