依群組轉換資料

使用 Polars 進行資料轉換

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

為何與群組統計比較？

一天內電價的時間序列圖

  • 價格比平常高還是低？
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為何與群組統計比較？

一天內電價與每小時平均價的時間序列圖

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為何與群組統計比較？

一天內電價、每小時平均價，並標註中午較便宜

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為何與群組統計比較？

一天內電價、每小時平均價，並標註傍晚屬正常

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擷取小時數

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   |
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使用 .over() 的視窗函式

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean()
)
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使用 .over() 的視窗函式

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour")
)
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使用 .over() 的視窗函式

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour").alias("hourly_avg")
)
使用 Polars 進行資料轉換

使用 .over() 的視窗函式

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       |
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建立天氣類別

  • 晴天：solar > 400 W/m²
  • 多雲：solar <= 400 W/m²
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建立天氣類別

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  |
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依多欄位分組

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean()
)
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依多欄位分組

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour", "weather")
)
使用 Polars 進行資料轉換

依多欄位分組

prices.with_columns(
    pl.col("price").mean().over("hour", "weather").alias("avg_by_hour_weather")
)
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依多欄位分組

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                |
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與群組平均比較

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

)
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與群組平均比較

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

)
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與群組平均比較

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                |
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其他視窗彙總

.over() 可搭配多種彙總：

  • .sum().over()－群組總和
  • .max().over()－群組最大值
  • .count().over()－群組筆數
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一起來練習吧！

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