शर्त या नज़दीकी मिलान से DataFrames जोड़ना

Polars के साथ Data Transformation

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

शर्त पर जॉइन करना

एकल टेबल जिसमें वर्ल्ड कप विजेताओं की सूची है

शर्त पर जॉइन करना

एक टेबल में वर्ल्ड कप विजेता और दूसरी में सिल्वर/गोल्ड के लिए न्यूनतम जीतें.

शर्त पर जॉइन करना

वर्ल्ड कप विजेताओं की टेबल, स्तरों की टेबल, और जॉइन की हुई टेबल जिसमें हर विजेता का स्तर दिखा है

शर्त पर जॉइन करना

वर्ल्ड कप विजेताओं की टेबल, स्तरों की टेबल, और जॉइन की हुई टेबल जिसमें ब्राज़ील की दो पंक्तियाँ हाइलाइट हैं.

पसंद वाले ऐप यूज़र्स

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        |

Users टेबल

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        |

शर्त पर जॉइन करना

restaurants.join_where(


)

शर्त पर जॉइन करना

restaurants.join_where(
    users,

)

शर्त पर जॉइन करना

restaurants.join_where(
    users,
    pl.col("type") == pl.col("type_right")
)

शर्त पर जॉइन करना

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     |

एकाधिक शर्तों पर जॉइन करना

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       | ... |

सबसे हाल की वैल्यू पर जॉइन करना

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      |

Task: प्रत्येक review को सबसे प्रासंगिक inspection से मैच करें

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   |

सबसे हाल की वैल्यू पर जॉइन करना

reviews.sort("date").join_asof(



)

join_asof - किसी तारीख तक का जॉइन

सबसे हाल की वैल्यू पर जॉइन करना

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


)

सबसे हाल की वैल्यू पर जॉइन करना

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

)

सबसे हाल की वैल्यू पर जॉइन करना

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      |

सबसे नज़दीकी वैल्यू पर जॉइन करना

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      |

रणनीति चुनना

दो टाइम-सीरीज़ टेबल वाला आरेख, प्रत्येक में दो पंक्तियाँ.

रणनीति चुनना - backward

दो टाइम-सीरीज़ टेबल वाला आरेख, बाएँ की दोनों पंक्तियाँ दाएँ की पहली पंक्ति से जुड़ी हैं.

रणनीति चुनना - nearest

दो टाइम-सीरीज़ टेबल वाला आरेख, बाएँ की हर पंक्ति दाएँ की संगत पंक्ति से जुड़ी है.

रणनीति चुनना - forward

दो टाइम-सीरीज़ टेबल वाला आरेख, बाएँ की दोनों पंक्तियाँ दाएँ की दूसरी पंक्ति से जुड़ी हैं.

ग्रुप्स के भीतर मिलान करना

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

    by=["business", "location"]

)

| user    | business        | location    | date       | score | ... | rating |
| ---     | ---             | ---         | ---        | ---   | ... | ---    |
| str     | str             | str         | date       | f64   | ... | 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      |

अभ्यास करते हैं!

Polars के साथ Data Transformation