Parquet 데이터 요약하기
첫 번째 Parquet 기반 리포트는 1장에서 팀이 작성한 디지털 대출 요약본입니다. 이번에는 scan_parquet 쿼리를 시작점으로 사용합니다. 동일한 지연 파이프라인을 구성하여 팀이 아카이브 전반에 이 패턴을 재사용할 수 있도록 해보세요.
Parquet 파일로부터 생성된 LazyFrame requests는 이미 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 데이터 파이프라인 확장 및 최적화하기
연습 안내
requests에서use가"Digital"인 행만 필터링하세요.- 필터링된 행을
format기준으로 그룹화하세요. - 파이프라인의 맨 마지막에 실행을 트리거하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
result = (
requests
# Filter to digital
.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)