python - 通过一次附加多行创建 Polars 数据框

标签 python python-polars

如何制作 DataFrame,然后一次制作更多行?

import polars as pl


df_polars = pl.DataFrame({
    'abc': [],
    'def': [],
    'ghi': []
})


value_to_set = 10.0
df_polars = df_polars.extend([
    pl.lit(None).alias('abc'),   
    pl.lit(value_to_set).alias('def'),
    pl.lit(None).alias('ghi')  
])


print(df_polars)

它一次仅适用于一个字段。向数据框中添加多行的更有效方法是什么?

最佳答案

集思广益=>添加字典列表,转换为DF,并连接:

new_rows = [{'abc': None, 'def': value, 'ghi': None} for value in values_to_set]  # list of the dictionary
new_df = pl.DataFrame(new_rows)                             # new DataFrame with the new rows
df_polars = pl.concat([df_polars, new_df])                  # Concatenate 

关于python - 通过一次附加多行创建 Polars 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/77307743/

相关文章:

python - Polars 从日期时间对象中添加/减去 UTC 偏移量

python - Polars DataFrame 过滤一段时间内的数据(开始时间和结束时间)

python - 套接字.gaierror : [Errno -2] Name or service not known

python - 了解阶乘递归

python - 使用字典数据将数据附加到 Pandas 数据框

python-polars - 如何在不截断值的情况下查看极坐标数据框?

python-polars - 基于单一条件的多列重新分配

python - 使用 PyCrypto 使用 RSA 公钥解密

Python递归阶乘函数

python - 使用Polars处理多个csv文件并对它们进行不同的分区