कस्टम ट्रांसफॉर्मेशन लागू करना

Polars के साथ Data Transformation

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

Venues डेटासेट

venues = pl.read_csv("venues.csv")

shape: (4, 6)
| business         | location    | type       | hygiene_rating | review | price |
| ---              | ---         | ---        | ---            | ---    | ---   |
| str              | str         | str        | i64            | f64    | i64   |
|------------------|-------------|------------|----------------|--------|-------|
| 7burgers         | Wakey Wakey | restaurant | 4              | 4.2    | 15    |
| Bang Bang Burger | Forest Rd.  | restaurant | 3              | 3.8    | 12    |
| Costa Coffee     | City Point  | café       | 5              | 4.5    | 8     |
| The Queens Head  | Denman St.  | bar        | 5              | 4.7    | 25    |
  • कार्य: review कॉलम को पुनःस्केल करना
Polars के साथ Data Transformation

रिव्यू को रिस्केल करें

def rescale_review(x):
    return 2 * x
Polars के साथ Data Transformation

रिव्यू को रिस्केल करें

def rescale_review(x):
    return 2 * x

venues.with_columns(
    pl.col("review")
)
Polars के साथ Data Transformation

रिव्यू को रिस्केल करें

def rescale_review(x):
    return 2 * x

venues.with_columns(
    pl.col("review").map_elements(rescale_review)
)

shape: (4, 6)
| business         | location    | type       | hygiene_rating | review | price |
| ---              | ---         | ---        | ---            | ---    | ---   |
| str              | str         | str        | i64            | f64    | i64   |
|------------------|-------------|------------|----------------|--------|-------|
| 7burgers         | Wakey Wakey | restaurant | 4              | 8.4    | 15    |
| Bang Bang Burger | Forest Rd.  | restaurant | 3              | 7.6    | 12    |
| Costa Coffee     | City Point  | café       | 5              | 9.0    | 8     |
| The Queens Head  | Denman St.  | bar        | 5              | 9.4    | 25    |
Polars के साथ Data Transformation

नियंत्रण के लिए return_dtype निर्दिष्ट करें

venues.with_columns(
    pl.col("review").map_elements(
        rescale_review, return_dtype=pl.Float64
    )
)

shape: (4, 6)
| business         | location    | type       | hygiene_rating | review | price |
| ---              | ---         | ---        | ---            | ---    | ---   |
| str              | str         | str        | i64            | f64    | i64   |
|------------------|-------------|------------|----------------|--------|-------|
| 7burgers         | Wakey Wakey | restaurant | 4              | 8.4    | 15    |
| Bang Bang Burger | Forest Rd.  | restaurant | 3              | 7.6    | 12    |
| Costa Coffee     | City Point  | café       | 5              | 9.0    | 8     |
| The Queens Head  | Denman St.  | bar        | 5              | 9.4    | 25    |
Polars के साथ Data Transformation

Polars चेतावनी

PolarsInefficientMapWarning:

Expr.map_elements मूल expressions API की तुलना में काफी धीमा है.
इसे तभी उपयोग करें जब आप अपनी लॉजिक अन्य तरीके से बिल्कुल लागू नहीं कर सकते.
इस expression को बदलें...
  - pl.col("review").map_elements(rescale_review)
इसके बजाय यह उपयोग करें:
  + 2 * pl.col("review")
Polars के साथ Data Transformation

रिव्यू को रिस्केल करें (नेटिव expression)

venues.with_columns(
    (2 * pl.col("review")).alias("review")
)

shape: (4, 6)
| business         | location    | type       | hygiene_rating | review | price |
| ---              | ---         | ---        | ---            | ---    | ---   |
| str              | str         | str        | i64            | f64    | i64   |
|------------------|-------------|------------|----------------|--------|-------|
| 7burgers         | Wakey Wakey | restaurant | 4              | 8.4    | 15    |
| Bang Bang Burger | Forest Rd.  | restaurant | 3              | 7.6    | 12    |
| Costa Coffee     | City Point  | café       | 5              | 9.0    | 8     |
| The Queens Head  | Denman St.  | bar        | 5              | 9.4    | 25    |
Polars के साथ Data Transformation

सही टूल चुनें

$$

नेटिव expressions
  • पसंदीदा डिफ़ॉल्ट
  • तेज़
  • ऑप्टिमाइज़्ड

$$

.map_elements()
  • ज़रूरत होने पर उपयोग करें
  • पढ़ने में आसान
  • थर्ड-पार्टी पैकेजों के लिए
Polars के साथ Data Transformation

लोकेशन टेक्स्ट मानकीकृत करें

  • Denman St. -> DENMAN STREET
  • Forest Rd. -> FOREST ROAD

$$

$$

$$

$$

$$

  • कार्य: location कॉलम के फ़ॉर्मैट को मानकीकृत करना
Polars के साथ Data Transformation

लोकेशन मानकीकृत करें

venues.with_columns(
    pl.col("location")



)
Polars के साथ Data Transformation

लोकेशन मानकीकृत करें

venues.with_columns(
    pl.col("location")
    .str.replace_many(["St.", "Rd."], ["Street", "Road"])


)
Polars के साथ Data Transformation

लोकेशन मानकीकृत करें

venues.with_columns(
    pl.col("location")
    .str.replace_many(["St.", "Rd."], ["Street", "Road"])
    .str.to_uppercase()
    .alias("location_clean")
)

shape: (4, 7)
| business         | location    | ... | location_clean |
| ---              | ---         | --- | ---            |
| str              | str         | ... | str            |
|------------------|-------------|-----|----------------|
| 7burgers         | Wakey Wakey | ... | WAKEY WAKEY    |
| Bang Bang Burger | Forest Rd.  | ... | FOREST ROAD    |
| Costa Coffee     | City Point  | ... | CITY POINT     |
| The Queens Head  | Denman St.  | ... | DENMAN STREET  |
Polars के साथ Data Transformation

एक expression को वैरिएबल में रखें

standardize_locations_expr = (
    pl.col("location")
    .str.replace_many(["St.", "Rd."], ["Street", "Road"])
    .str.to_uppercase()
    .alias("location_clean")
)


type(standardize_locations_expr)

polars.Expr
Polars के साथ Data Transformation

expression को दोबारा उपयोग करें

venues.with_columns(
    standardize_locations_expr
)

shape: (4, 7)
| business         | location    | ... | location_clean |
| ---              | ---         | --- | ---            |
| str              | str         | ... | str            |
|------------------|-------------|-----|----------------|
| 7burgers         | Wakey Wakey | ... | WAKEY WAKEY    |
| Bang Bang Burger | Forest Rd.  | ... | FOREST ROAD    |
| Costa Coffee     | City Point  | ... | CITY POINT     |
| The Queens Head  | Denman St.  | ... | DENMAN STREET  |
Polars के साथ Data Transformation

कस्टम expression मेथड जोड़ें

def standardize(input):
Polars के साथ Data Transformation

कस्टम expression मेथड जोड़ें

def standardize(input):
    return (
        input
        .str.replace_many(["St.", "Rd."], ["Street", "Road"])
        .str.to_uppercase()
    )
Polars के साथ Data Transformation

कस्टम expression मेथड जोड़ें

def standardize(input):
    return (
        input
        .str.replace_many(["St.", "Rd."], ["Street", "Road"])
        .str.to_uppercase()
    )

pl.Expr.standardize = standardize
Polars के साथ Data Transformation

कस्टम मेथड का उपयोग करें

restaurants.with_columns(
    pl.col("address").standardize().alias("address_clean")
)

shape: (4, 7)
| business         | address     | ... | address_clean  |
| ---              | ---         | --- | ---            |
| str              | str         | ... | str            |
|------------------|-------------|-----|----------------|
| 7burgers         | Wakey Wakey | ... | WAKEY WAKEY    |
| Bang Bang Burger | Forest Rd.  | ... | FOREST ROAD    |
| Costa Coffee     | City Point  | ... | CITY POINT     |
| The Queens Head  | Denman St.  | ... | DENMAN STREET  |
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अभ्यास करते हैं!

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