Pivot lazy para formato wide
A equipe do dashboard quer uma visão ampla (wide) por mês e por formato dos empréstimos. O Polars oferece suporte a .pivot() em modo lazy quando você especifica os nomes das colunas de saída com antecedência, o que mantém todo o pipeline otimizado de ponta a ponta.
O LazyFrame monthly_checkouts contém totais em formato long com as colunas month, format e total, e a lista formats reúne todos os nomes de formato presentes nos dados.
Este exercicio faz parte do curso
Dimensionamento e Otimização de Pipelines de Dados com Polars
Instruções do exercicio
- Faça o pivot de
monthly_checkoutspara que cadaformatvire sua própria coluna. - Passe a lista
formatspara que o pivot lazy conheça o schema de saída com antecedência. - Ordene o DataFrame resultante por
month.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
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)