Ленивый pivot: преобразование в широкий формат

Команда разработки дашборда хочет получить широкое представление данных о выдачах по месяцам и форматам. Polars поддерживает .pivot() в ленивом режиме, если заранее указать имена выходных столбцов — это позволяет оптимизировать весь пайплайн от начала до конца.

LazyFrame monthly_checkouts содержит итоги в длинном формате со столбцами month, format и total, а список formats включает все названия форматов, присутствующих в данных.

Это упражнение является частью курса

Масштабирование и оптимизация конвейеров данных с Polars

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Выполните pivot для monthly_checkouts так, чтобы каждый format стал отдельным столбцом.
Передайте список formats, чтобы ленивый pivot знал схему выходных данных заранее.
Отсортируйте полученный DataFrame по month.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)

Редактировать и запускать код