背景

polars学习系列文章，第2篇，上下文与表达式。该系列文章会分享到github，大家可以去下载jupyter文件
仓库地址：https://github.com/DataShare-duo/polars_learn

上下文与表达式概述

官方文档表述：

Polars has developed its own Domain Specific Language (DSL) for transforming data.
The language is very easy to use and allows for complex queries that remain human readable.
The two core components of the language are Contexts and Expressions

机器翻译：
Polars 开发了自己的特定领域语言 (DSL)，用于转换数据。
该语言非常容易使用，允许进行复杂的查询，但仍保持人类可读性。
该语言的两个核心组成部分是上下文和表达式

小编加工后的翻译：
Polars 自己设计了一套用于处理数据的功能。
该功能易于使用，而且能以易理解的方式进行复杂的数据处理。
上下文与表达式是该功能的两个核心组成部分。

1. Contexts 上下文
上下文是指需要计算表达式的上下文

• 选择：df.select(...)，df.with_columns(...)
• 过滤：df.filter()
• 分组聚合：df.group_by(...).agg(...)

2. Expressions 表达式
表达式是许多数据科学运算的核心：

• 选取特定的列
• 从一列中抽取特定的行
• 将一列与值相乘
• 从一个日期列中，提取年份
• 将一列字符串转换为小写
• ......

综上所述，在Polars中，Contexts 上下文 与 Expressions 表达式，需要结合使用

小编运行环境

import sys

print('python 版本：',sys.version.split('|')[0])
#python 版本： 3.11.5 

import polars as pl

print("polars 版本：",pl.__version__)
#polars 版本： 0.20.22

演示数据

df=pl.read_csv('./data/iris.csv')

print(df.head(10))
#shape: (10, 6)
┌───────┬──────────────┬─────────────┬──────────────┬─────────────┬─────────┐
│ index ┆ Sepal.Length ┆ Sepal.Width ┆ Petal.Length ┆ Petal.Width ┆ Species │
│ ---   ┆ ---          ┆ ---         ┆ ---          ┆ ---         ┆ ---     │
│ i64   ┆ f64          ┆ f64         ┆ f64          ┆ f64         ┆ str     │
╞═══════╪══════════════╪═════════════╪══════════════╪═════════════╪═════════╡
│ 1     ┆ 5.1          ┆ 3.5         ┆ 1.4          ┆ 0.2         ┆ setosa  │
│ 2     ┆ 4.9          ┆ 3.0         ┆ 1.4          ┆ 0.2         ┆ setosa  │
│ 3     ┆ 4.7          ┆ 3.2         ┆ 1.3          ┆ 0.2         ┆ setosa  │
│ 4     ┆ 4.6          ┆ 3.1         ┆ 1.5          ┆ 0.2         ┆ setosa  │
│ 5     ┆ 5.0          ┆ 3.6         ┆ 1.4          ┆ 0.2         ┆ setosa  │
│ 6     ┆ 5.4          ┆ 3.9         ┆ 1.7          ┆ 0.4         ┆ setosa  │
│ 7     ┆ 4.6          ┆ 3.4         ┆ 1.4          ┆ 0.3         ┆ setosa  │
│ 8     ┆ 5.0          ┆ 3.4         ┆ 1.5          ┆ 0.2         ┆ setosa  │
│ 9     ┆ 4.4          ┆ 2.9         ┆ 1.4          ┆ 0.2         ┆ setosa  │
│ 10    ┆ 4.9          ┆ 3.1         ┆ 1.5          ┆ 0.1         ┆ setosa  │
└───────┴──────────────┴─────────────┴──────────────┴─────────────┴─────────┘

df.shape
#(150, 6)

选取需要的列

df.select(pl.col("Sepal.Length"))  #选取特定的列

df.select(pl.col("Sepal.Length","Petal.Length"))

df.select(pl.col("*"))  #选取所有列

df.select(pl.all())  #选取所有列

df.select(pl.col("*").exclude("index", "Species"))  #选取列时，排除特定列

df.select(pl.col("^.*Length$"))  #支持正则表达式，需要以 ^ 开始 $ 结尾

df.select(pl.col(pl.Float64))  #根据列的类型，进行选取

筛选出需要的行

df.filter(pl.col("Sepal.Length")>5)  

df.filter((pl.col("Sepal.Length")>5) & (pl.col("Petal.Length")>5))  
#需要把2个条件分别括起来！！！

df.filter((pl.col("Sepal.Length")>5) | (pl.col("Petal.Length")>5))

df.select(pl.col("Sepal.Width","Petal.Width").filter(pl.col("Sepal.Length")>5))
#根据过滤条件，选取特定列

增加新列

df.with_columns(pl.lit(10),pl.lit(2).alias("lit_5"))  #增加常数列，并设置别名

df.with_columns(pl.max("Sepal.Length").alias("max_Sepal.Length"),
                pl.min("Sepal.Length").alias("min_Sepal.Length"),
                pl.mean("Sepal.Length").alias("avg_Sepal.Length"),
                pl.std("Sepal.Length").alias("std_Sepal.Length")
               )  #有点类似窗口函数

数值列运算

df.select(pl.col("Sepal.Length"),
          (pl.col("Sepal.Length")*100).alias("Sepal.Length * 100"),
          (pl.col("Sepal.Length")/100).alias("Sepal.Length / 100"),
          (pl.col("Sepal.Length")/pl.max("Sepal.Length")).alias("Sepal.Length /max_Sepal.Length")
         )

字段串列运算

df.select(pl.col("Species"),
          pl.col("Species").str.len_bytes().alias("byte_count"),
          pl.col("Species").str.len_chars().alias("chars_count")
         )

df.select(pl.col("Species"),
          pl.col("Species").str.contains("set|vir").alias("regex"),
          pl.col("Species").str.starts_with("set").alias("starts_with"),
          pl.col("Species").str.ends_with("ca").alias("ends_with"),
         )

去重统计

df.select(pl.col("Species").n_unique())

分组聚合运算

df.group_by("Species").agg(
    pl.len(),
    pl.col("index"),
    pl.count("Sepal.Length").name.suffix("_count_1"),  #别名，另一种方式
    pl.col("Sepal.Length").count().name.suffix("_count_2"),
    pl.mean("Sepal.Length").name.suffix("_mean"),
    pl.std("Sepal.Length").name.suffix("_std"),
)

df.group_by("Species").agg(
    (pl.col("Sepal.Length")>5).sum().alias("Sepal.Length>5"),
    (pl.col("Petal.Length")>5).sum().alias("Petal.Length>5"),
)

排序

df.sort("Sepal.Length",descending=True)

df.sort(["Sepal.Length","Petal.Length"],descending=[True,False])

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