Leniwy pivot do formatu szerokiego
Zespół tworzący dashboard potrzebuje widoku wydań w układzie miesiąc–format. Polars obsługuje .pivot() w trybie leniwym, jeśli z góry podasz nazwy kolumn wyjściowych — dzięki temu cały potok pozostaje zoptymalizowany od początku do końca.
LazyFrame monthly_checkouts zawiera dane sumaryczne w formacie długim z kolumnami month, format i total, a lista formats zawiera nazwy wszystkich formatów obecnych w danych.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Skalowanie i optymalizacja potoków danych w Polars
Instrukcje do ćwiczenia
- Wykonaj pivot na
monthly_checkoutstak, żeby każdyformatstał się osobną kolumną. - Przekaż listę
formats, aby leniwy pivot znał schemat wyjściowy z góry. - Posortuj wynikową ramkę danych według
month.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
result = (
monthly_checkouts
# Pivot the format column into separate columns
.pivot(
on="____",
index="month",
values="total",
# Pre-declare the output column names so the pivot stays lazy
on_columns=____,
)
.collect()
# Sort the wide result by month
.sort("____")
)
print(result)