忽略解析錯誤
供應商匯出檔中的 checkouts 欄位混入了一個不良值，也就是字面文字 "unknown"。當 Polars 無法把值解析成推斷出的 dtype 時，通常會失敗。請告訴 Polars 跳過這些錯誤，讓團隊仍然能載入其餘資料。
我們已為你列印了一筆正常的列與含有不良值的列，讓你看出問題出在哪裡。
本練習屬於課程
使用 Polars 擴充與最佳化資料管線
練習說明
- 加上參數，讓 Polars 將不良值設為
null，並繼續掃描。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
result = pl.scan_csv(
MESSY_CSV_PATH,
separator=";",
skip_rows=2,
schema_overrides={
"checkouts": pl.Int64,
"branch_code": pl.String,
},
# Tolerate values that don't fit the schema
____=____,
).collect()
print(result)