Filtrare și agregare după perioadă de timp

Transformarea datelor cu Polars

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

Găsirea unor prețuri specifice

Tabel cu date de tip serie temporală

Transformarea datelor cu Polars

Găsirea unor prețuri specifice

Tabel cu date de tip serie temporală, cu 1 rând evidențiat

Transformarea datelor cu Polars

Găsirea unor prețuri specifice

Tabel cu date de tip serie temporală, cu 3 rânduri evidențiate

Transformarea datelor cu Polars

Filtrare cu pl.datetime

prices.filter(

)

$$

$$

$$

$$

  • Sarcină: găsește prețurile la prânz pe 5 iulie
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare cu pl.datetime

prices.filter(
    pl.col("time") == 
)
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare cu pl.datetime

prices.filter(
    pl.col("time") == pl.datetime(                                  )
)
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare cu pl.datetime

prices.filter(
    pl.col("time") == pl.datetime(year=2025, month=7, day=5, hour=12)
)
| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[µs]        | f64   | f64   |
|---------------------|-------|-------|
| 2025-07-05 12:00:00 | 0.0   | 462.0 |
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare după dată cu pl.date

prices.filter(
    pl.col("time").dt.date() == 
)
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare după dată cu pl.date

prices.filter(
    pl.col("time").dt.date() == pl.date(year=2025, month=7, day=5)
)
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare după dată cu pl.date

prices.filter(
    pl.col("time").dt.date() == pl.date(year=2025, month=7, day=5)
)
| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[µs]        | f64   | f64   |
|---------------------|-------|-------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   |
| ...                 | ...   | ...   |
| 2025-07-05 23:00:00 | 72.3  | 0.0   |
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare după un interval datetime

prices.filter(
    pl.col("time").is_between(


    )
)
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare după un interval datetime

prices.filter(
    pl.col("time").is_between(
        pl.datetime(2025, 7, 5, 8),
        pl.datetime(2025, 7, 5, 18)
    )
)
Transformarea datelor cu Polars

Filtrare după un interval datetime

prices.filter(
    pl.col("time").is_between(
        pl.datetime(2025, 7, 5, 8),
        pl.datetime(2025, 7, 5, 18)
    )
)
| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[µs]        | f64   | f64   |
|---------------------|-------|-------|
| 2025-07-05 08:00:00 | 1.7   | 180.0 |
| 2025-07-05 09:00:00 | 1.3   | 243.0 |
| ...                 | ...   | ...   |
| 2025-07-05 17:00:00 | 77.8  | 153.0 |
| 2025-07-05 18:00:00 | 87.3  | 119.0 |
Transformarea datelor cu Polars

Agregare după perioadă de timp

Rânduri de agregat în ferestre de timp

  • Agregare cu .group_by_dynamic()
Transformarea datelor cu Polars

Agregare după perioadă de timp

prices.sort("time")


Transformarea datelor cu Polars

Agregare după perioadă de timp

prices.sort("time").group_by_dynamic("time",          )


Transformarea datelor cu Polars

Agregare după perioadă de timp

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h")


Transformarea datelor cu Polars

Agregare în ferestre de 6 ore

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h").agg(

)
Transformarea datelor cu Polars

Agregare în ferestre de 6 ore

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h").agg(
    pl.col("price").mean().alias("avg_price")
)
Transformarea datelor cu Polars

Agregare în ferestre de 6 ore

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="6h").agg(
    pl.col("price").mean().alias("avg_price")
)
| time                | avg_price |
| ---                 | ---       |
| datetime[µs]        | f64       |
|---------------------|-----------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 28.4      |
| 2025-07-05 06:00:00 | 15.2      |
| 2025-07-05 12:00:00 | 42.1      |
| 2025-07-05 18:00:00 | 68.7      |
Transformarea datelor cu Polars

Agregare pe zile

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="1d").agg(

pl.col("price").mean().alias("avg_price"), pl.col("solar").mean().alias("avg_solar")
)
Transformarea datelor cu Polars

Agregare pe zile

prices.sort("time").group_by_dynamic("time", every="1d").agg(
    pl.col("price").mean().alias("avg_price"),
    pl.col("solar").mean().alias("avg_solar")
)
| time                | avg_price | avg_solar |
| ---                 | ---       | ---       |
| datetime[µs]        | f64       | f64       |
|---------------------|-----------|-----------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 36.7      | 147.1     |
| 2025-07-06 00:00:00 | 42.1      | 133.8     |
Transformarea datelor cu Polars

Controlul dimensiunii ferestrei

  • every - cât de des începe o fereastră nouă
  • period - lungimea fiecărei ferestre
  • Implicit, period este egal cu every
Transformarea datelor cu Polars

Controlul dimensiunii ferestrei

prices.group_by_dynamic("time", every="2h")
Transformarea datelor cu Polars

Controlul dimensiunii ferestrei

Ferestre de 2 ore fără suprapunere

Transformarea datelor cu Polars

Controlul dimensiunii ferestrei

prices.group_by_dynamic("time", every="1h", period="2h")
Transformarea datelor cu Polars

Controlul dimensiunii ferestrei

Prima fereastră suprapusă, care începe la 10

Transformarea datelor cu Polars

Controlul dimensiunii ferestrei

A doua fereastră suprapusă, care începe la 11

Transformarea datelor cu Polars

Hai să exersăm!

Transformarea datelor cu Polars

Preparing Video For Download...