Juntando DataFrames por condição ou correspondência mais próxima

Transformação de Dados com Polars

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

Junção por condição

Uma única tabela mostrando campeões da Copa do Mundo

Transformação de Dados com Polars

Junção por condição

Uma tabela com campeões da Copa do Mundo e uma tabela com vitórias mínimas para categorias prata e ouro.

Transformação de Dados com Polars

Junção por condição

Uma tabela com campeões da Copa do Mundo, uma com níveis e uma tabela unida de campeões e níveis alcançados

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Junção por condição

Uma tabela com campeões da Copa do Mundo, uma com níveis e uma tabela unida de campeões e níveis alcançados, com duas linhas do Brasil destacadas.

Transformação de Dados com Polars

Usuários do app com preferências

restaurants = pl.read_csv("restuarants.csv")
shape: (4, 5)
| business        | location    | review | price | type       |
| ---             | ---         | ---    | ---   | ---        |
| str             | str         | f64    | i64   | str        |
|-----------------|-------------|--------|-------|------------|
| 7burgers        | Wakey Wakey | 4.2    | 15    | restaurant |
| Costa Coffee    | City Point  | 4.5    | 8     | café       |
| Costa Coffee    | Waterloo    | 4.1    | 8     | café       |
| The Queens Head | Denman St.  | 4.7    | 25    | bar        |
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A tabela users

users = pl.read_csv("app_users.csv")
shape: (3, 3)
| user_name | budget | type       |
| ---       | ---    | ---        |
| str       | i64    | str        |
|-----------|--------|------------|
| Bob       | 12     | café       |
| Alice     | 15     | restaurant |
| Charlie   | 22     | bar        |
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Junção por condição

restaurants.join_where(


)
Transformação de Dados com Polars

Junção por condição

restaurants.join_where(
    users,

)
Transformação de Dados com Polars

Junção por condição

restaurants.join_where(
    users,
    pl.col("type") == pl.col("type_right")
)
Transformação de Dados com Polars

Junção por condição

restaurants.join_where(
    users,
    pl.col("type") == pl.col("type_right")
)
shape: (4, 8)
| business        | type       | ... | user_name | budget |
| ---             | ---        | ... | ---       | ---    |
| str             | str        | ... | str       | i64    |
|-----------------|------------|-----|-----------|--------|
| 7burgers        | restaurant | ... | Alice     | 15     |
| Costa Coffee    | café       | ... | Bob       | 12     |
| Costa Coffee    | café       | ... | Bob       | 12     |
| The Queens Head | bar        | ... | Charlie   | 22     |
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Junção com múltiplas condições

restaurants.join_where(
    users,
    pl.col("type") == pl.col("type_right"),
    pl.col("price") <= pl.col("budget")
)
shape: (3, 8)
| user_name | budget | business     | price | type       | ... |
| ---       | ---    | ---          | ---   | ---        | ... |
| str       | i64    | str          | i64   | str        | ... |
|-----------|--------|--------------|-------|------------|-----|
| Alice     | 15     | 7burgers     | 15    | restaurant | ... |
| Bob       | 12     | Costa Coffee | 8     | café       | ... |
| Bob       | 12     | Costa Coffee | 8     | café       | ... |
Transformação de Dados com Polars

Junção pelos valores mais recentes

shape: (4, 3)
| business | date        | rating |
| ---      | ---         | ---    |
| str      | date        | i64    |
|----------|-------------|--------|
| 7burgers | 2025-03-15  | 5      |
| 7burgers | 2025-06-20  | 3      |
| 7burgers | 2025-09-10  | 4      |
| 7burgers | 2025-11-25  | 5      |

$$

  • Tarefa: associar cada review à inspeção mais relevante
shape: (3, 4)
| user   | business | date       | score |
| ---    | ---      | ---        | ---   |
| str    | str      | date       | f64   |
|--------|----------|------------|-------|
| Charlie | 7burgers | 2025-05-01 | 3.8   |
| Bob     | 7burgers | 2025-08-01 | 4.2   |
| Alice   | 7burgers | 2025-12-01 | 4.5   |
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Junção pelos valores mais recentes

reviews.sort("date").join_asof(



)

$$

$$

$$

$$

  • join_asof - juntar a partir de uma data
Transformação de Dados com Polars

Junção pelos valores mais recentes

reviews.sort("date").join_asof(
    inspections.sort("date"),


)
Transformação de Dados com Polars

Junção pelos valores mais recentes

reviews.sort("date").join_asof(
    inspections.sort("date"),
    on="date",

)
Transformação de Dados com Polars

Junção pelos valores mais recentes

reviews.sort("date").join_asof(
    inspections.sort("date"),
    on="date",
    strategy="backward"
)
| user    | date       | score | ... | rating |
| ---     | ---        | ---   | ... | ---    |
| str     | date       | f64   | ... | i64    |
|---------|------------|-------|-----|--------|
| Charlie | 2025-05-01 | 3.8   | ... | 5      |
| Bob     | 2025-08-01 | 4.2   | ... | 3      |
| Alice   | 2025-12-01 | 4.5   | ... | 5      |
Transformação de Dados com Polars

Junção por valores mais próximos

reviews.sort("date").join_asof(
    inspections.sort("date"),
    on="date",
    strategy="nearest"
)
| user    | date       | score | ... | rating |
| ---     | ---        | ---   | ... | ---    |
| str     | date       | f64   | ... | i64    |
|---------|------------|-------|-----|--------|
| Charlie | 2025-05-01 | 3.8   | ... | 5      |
| Bob     | 2025-08-01 | 4.2   | ... | 4      |
| Alice   | 2025-12-01 | 4.5   | ... | 5      |
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Escolhendo uma estratégia

$$

Diagrama com duas tabelas de séries temporais, cada uma com duas linhas.

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Escolhendo uma estratégia - backward

$$

Diagrama com duas tabelas de séries temporais com setas ligando as duas linhas da esquerda à primeira linha da direita.

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Escolhendo uma estratégia - nearest

$$

Diagrama com duas tabelas de séries temporais com setas ligando cada linha da esquerda à linha correspondente da direita.

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Escolhendo uma estratégia - forward

$$

Diagrama com duas tabelas de séries temporais com setas ligando as duas linhas da esquerda à segunda linha da direita.

Transformação de Dados com Polars

Correspondência por grupos

reviews.sort("date").join_asof(
    restaurants.sort("date"),
    on="date",

by=["business", "location"]
)
| user    | business        | location    | date       | score | ... | rating |
| ---     | ---             | ---         | ---        | ---   | ... | i64    |
|---------|-----------------|-------------|------------|-------|-----|--------|
| Charlie | 7burgers        | Wakey Wakey | 2025-05-01 | 3.8   | ... | null   |
| Bob     | Costa Coffee    | City Point  | 2025-05-01 | 4.0   | ... | 5      |
| Bob     | 7burgers        | Wakey Wakey | 2025-08-01 | 4.2   | ... | null   |
| Alice   | 7burgers        | Wakey Wakey | 2025-12-01 | 4.5   | ... | 4      |
| Alice   | The Queens Head | Denman St.  | 2025-12-01 | 4.7   | ... | 5      |
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Vamos praticar!

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