扫描多个文件

团队的借阅数据现在按年份拆分为多个 CSV（seattle_2021.csv、seattle_2022.csv、seattle_2023.csv）。这些年度文件使用旧版列名 usageclass 和 materialtype。请使用通配符模式将所有文件作为一个逻辑数据集进行扫描，然后构建实体馆藏借阅汇总。

polars 已以 pl 加载，目录路径在 MULTIFILE_DIR。

本练习是课程的一部分

使用 Polars 扩展与优化数据流水线

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练习说明

使用通配符模式，在 MULTIFILE_DIR 中扫描每个 seattle_*.csv 文件。
将合并后的数据集筛选为 "Physical" 借阅，然后按 materialtype 分组。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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)

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