Reducerea dimensiunii coloanelor numerice

Acum că intervalele de valori par sigure, convertește coloanele numerice la tipuri de date mai mici. Folosește Int32 pentru coloanele de tip întreg și Float32 pentru cele de tip float, unde precizia mai redusă este suficientă pentru statistici sumare.

DataFrame-ul movies este deja încărcat pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Convertește vote_count și budget la pl.Int32.
Convertește runtime și vote_average la pl.Float32.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

movies_optimized = movies.with_columns(
    # Integer columns to Int32
    pl.col("vote_count").cast(pl.____),
    pl.col("budget").cast(pl.____),
    # Float columns to Float32
    pl.col("runtime").cast(pl.____),
    pl.col("vote_average").cast(pl.____),
)

result = movies_optimized.select(
    "movie_title", "budget", "runtime", "vote_average", "vote_count"
).head(8)
print(result)

Editează și rulează codul