समूह के आधार पर डेटा ट्रांसफॉर्म करना

Polars के साथ Data Transformation

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

समूह आँकड़ों से तुलना क्यों?

दिनभर में बिजली कीमतों का टाइम सीरीज़ चार्ट

क्या कीमतें सामान्य से अधिक हैं या कम?

समूह आँकड़ों से तुलना क्यों?

घंटेवार औसत कीमतों सहित दिनभर की बिजली कीमतों का टाइम सीरीज़ चार्ट

समूह आँकड़ों से तुलना क्यों?

घंटेवार औसत कीमतों और दोपहर में सस्ती कीमतों को दिखाती एनोटेशन सहित चार्ट

समूह आँकड़ों से तुलना क्यों?

घंटेवार औसत कीमतों और शाम को सामान्य कीमतों को दिखाती एनोटेशन सहित चार्ट

घंटा निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.hour().alias("hour")
)

| time                | price | solar   | hour |
| ---                 | ---   | ---     | ---  |
| datetime[µs]        | f64   | f64     | i8   |
|---------------------|-------|-------  |------|
| 2025-07-05 10:00:00 | 2.3   | 419.0   | 10   |
| 2025-07-05 11:00:00 | 0.5   | 481.0   | 11   |
| 2025-07-05 12:00:00 | 0.0   | 462.0   | 12   |

.over() के साथ विंडो फंक्शन

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean()
)

.over() के साथ विंडो फंक्शन

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour")
)

.over() के साथ विंडो फंक्शन

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour").alias("hourly_avg")
)

.over() के साथ विंडो फंक्शन

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour").alias("hourly_avg")
)

| time                | price | solar | hour | hourly_avg |
| ---                 | ---   | ---   | ---  | ---        |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | i8   | f64        |
|---------------------|-------|-------|------|------------|
| 2025-07-05 10:00:00 | 2.3   | 419.0 | 10   | 49.6       |
| 2025-07-05 11:00:00 | 0.5   | 481.0 | 11   | 44.4       |
| 2025-07-05 12:00:00 | 0.0   | 462.0 | 12   | 39.5       |

मौसम की श्रेणी बनाना

Sunny: solar > 400 W/m²
Cloudy: solar <= 400 W/m²

मौसम की श्रेणी बनाना

prices.with_columns(
    pl.when(pl.col("solar") > 400)
    .then(pl.lit("sunny"))
    .otherwise(pl.lit("cloudy"))

    .alias("weather")

)

| time                | price | solar | weather |
| ---                 | ---   | ---   | ---     |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | str     |
|---------------------|-------|-------|---------|
| 2025-07-05 10:00:00 | 2.3   | 419.0 | sunny   |
| 2025-07-06 10:00:00 | 80.5  | 181.0 | cloudy  |
| 2025-07-07 10:00:00 | 41.5  | 150.0 | cloudy  |

कई कॉलम से समूह बनाना

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean()
)

कई कॉलम से समूह बनाना

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour", "weather")
)

कई कॉलम से समूह बनाना

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour", "weather").alias("avg_by_hour_weather")
)

कई कॉलम से समूह बनाना

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour", "weather").alias("avg_by_hour_weather")
)

| time                | price | hour | weather | avg_by_hour_weather |
| ---                 | ---   | ---  | ---     | ---                 |
| datetime[µs]        | f64   | i8   | str     | f64                 |
|---------------------|-------|------|---------|---------------------|
| 2025-07-05 10:00:00 | 2.3   | 10   | sunny   | 34.2                |
| 2025-07-06 10:00:00 | 80.5  | 10   | cloudy  | 58.0                |
| 2025-07-07 10:00:00 | 41.5  | 10   | cloudy  | 58.0                |

समूह औसत से तुलना करना

prices.with_columns(
    (pl.col("price")                                     )

)

समूह औसत से तुलना करना

prices.with_columns(
    (pl.col("price") - pl.col("price").mean().over("hour"))

)

समूह औसत से तुलना करना

prices.with_columns(
    (pl.col("price") - pl.col("price").mean().over("hour"))
    .alias("diff_from_hourly_avg")
)

| time                | price | hour | diff_from_hourly_avg |
| ---                 | ---   | ---  | ---                  |
| datetime[µs]        | f64   | i8   | f64                  |
|---------------------|-------|------|----------------------|
| 2025-07-05 10:00:00 | 2.3   | 10   | -47.3                |
| 2025-07-06 10:00:00 | 25.1  | 10   | -24.5                |
| 2025-07-07 10:00:00 | 2.7   | 10   | -46.9                |

अन्य विंडो एग्रीगेशन

.over() कई एग्रीगेशन के साथ काम करता है:

.sum().over() - समूह कुल
.max().over() - समूह अधिकतम
.count().over() - समूह आकार

अभ्यास करते हैं!

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