Birden çok dosyayı tarama

Ekibin ödeme verileri artık her yıl için bir CSV'ye bölünmüş durumda (seattle_2021.csv, seattle_2022.csv, seattle_2023.csv). Bu yıllık dosyalar eski sütun adlarını kullanıyor: usageclass ve materialtype. Tüm dosyaları tek bir mantıksal veri kümesi olarak taramak için bir glob deseni kullan, ardından fiziksel ödünç almaların bir özetini oluştur.

polars pl olarak yüklü ve dizin MULTIFILE_DIR içinde.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Polars ile Veri Hatlarını Ölçeklendirme ve Optimize Etme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

MULTIFILE_DIR içindeki her seattle_*.csv dosyasını bir glob deseniyle tara.
Birleşik veri kümesini "Physical" ödünç almalara filtrele, sonra materialtype ile grupla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Scan every yearly file using a glob pattern
yearly_checkouts = pl.____(
    str(MULTIFILE_DIR / "____")
)

# Build a physical-checkout summary across the combined dataset
result = (
    yearly_checkouts
    # Filter to physical
    .filter(pl.col("usageclass") == "____")
    .group_by("____")
    .agg(pl.col("checkouts").sum().alias("total"))
    .sort("total", descending=True)
    .collect()
)
print(result)

Kodu Düzenle ve Çalıştır