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背景
polars学习系列文章，第3篇 数据类型转换。
该系列文章会分享到github，大家可以去下载jupyter文件
仓库地址：https://github.com/DataShare-duo/polars_learn
小编运行环境
import sysprint('python 版本：',sys.version.split('|')[0])
#python 版本： 3.11.5 import polars as plprint("polars 版本：",pl.__version__)
#polars 版本： 0.20.22
数据类型转换
数据类型转换，主要是通过 cast 方法来进行操作，该方法中有个参数 strict ，该参数决定当原数据类型不能转换为目标数据类型时，应该如何处理
- 严格模式，
strict=True(该参数默认是True)，就会进行报错，打印出详细的错误信息 - 非严格模式，
strict=False,不会报错，无法转换为目标数据类型的值都会被置为null
pandas 中数据类型转换使用的是 astype 方法
示例
数值类型 Numerics
浮点型数值转换为整型时，会向下取整；大范围的数据类型转换为小范围数据类型时，如果数值溢出时，默认会报错，如果设置了 strict=False，则会被置为 null
df = pl.DataFrame({"integers": [1, 2, 3, 4, 5],"big_integers": [1, 10000002, 3, 10000004, 10000005],"floats": [4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],"floats_with_decimal": [4.532, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5],}
)print(df)
shape: (5, 4)
┌──────────┬──────────────┬────────┬─────────────────────┐
│ integers ┆ big_integers ┆ floats ┆ floats_with_decimal │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ f64 ┆ f64 │
╞══════════╪══════════════╪════════╪═════════════════════╡
│ 1 ┆ 1 ┆ 4.0 ┆ 4.532 │
│ 2 ┆ 10000002 ┆ 5.0 ┆ 5.5 │
│ 3 ┆ 3 ┆ 6.0 ┆ 6.5 │
│ 4 ┆ 10000004 ┆ 7.0 ┆ 7.5 │
│ 5 ┆ 10000005 ┆ 8.0 ┆ 8.5 │
└──────────┴──────────────┴────────┴─────────────────────┘out=df.select(pl.col("integers").cast(pl.Float32).alias("integers_as_floats"),pl.col("floats").cast(pl.Int32).alias("floats_as_integers"),pl.col("floats_with_decimal").cast(pl.Int32).alias("floats_with_decimal_as_integers"))print(out)
shape: (5, 3)
┌────────────────────┬────────────────────┬─────────────────────────────────┐
│ integers_as_floats ┆ floats_as_integers ┆ floats_with_decimal_as_integers │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ f32 ┆ i32 ┆ i32 │
╞════════════════════╪════════════════════╪═════════════════════════════════╡
│ 1.0 ┆ 4 ┆ 4 │
│ 2.0 ┆ 5 ┆ 5 │
│ 3.0 ┆ 6 ┆ 6 │
│ 4.0 ┆ 7 ┆ 7 │
│ 5.0 ┆ 8 ┆ 8 │
└────────────────────┴────────────────────┴─────────────────────────────────┘#如果不溢出的类型转换，可以节省内存
out=df.select(pl.col("integers").cast(pl.Int16).alias("integers_smallfootprint"),pl.col("floats").cast(pl.Float32).alias("floats_smallfootprint"),)print(out)
shape: (5, 2)
┌─────────────────────────┬───────────────────────┐
│ integers_smallfootprint ┆ floats_smallfootprint │
│ --- ┆ --- │
│ i16 ┆ f32 │
╞═════════════════════════╪═══════════════════════╡
│ 1 ┆ 4.0 │
│ 2 ┆ 5.0 │
│ 3 ┆ 6.0 │
│ 4 ┆ 7.0 │
│ 5 ┆ 8.0 │
└─────────────────────────┴───────────────────────┘try:out = df.select(pl.col("big_integers").cast(pl.Int8))print(out)
except Exception as e:print(e)
#conversion from `i64` to `i8` failed in column 'big_integers' for 3 out of 5 values: [10000002, 10000004, 10000005]out=df.select(pl.col("big_integers").cast(pl.Int8, strict=False))
print(out)
shape: (5, 1)
┌──────────────┐
│ big_integers │
│ --- │
│ i8 │
╞══════════════╡
│ 1 │
│ null │
│ 3 │
│ null │
│ null │
└──────────────┘
字符串类型 Strings
df = pl.DataFrame({"integers": [1, 2, 3, 4, 5],"float": [4.0, 5.03, 6.0, 7.0, 8.0],"floats_as_string": ["4.0", "5.0", "6.0", "7.0", "8.0"],}
)print(df)
shape: (5, 3)
┌──────────┬───────┬──────────────────┐
│ integers ┆ float ┆ floats_as_string │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ f64 ┆ str │
╞══════════╪═══════╪══════════════════╡
│ 1 ┆ 4.0 ┆ 4.0 │
│ 2 ┆ 5.03 ┆ 5.0 │
│ 3 ┆ 6.0 ┆ 6.0 │
│ 4 ┆ 7.0 ┆ 7.0 │
│ 5 ┆ 8.0 ┆ 8.0 │
└──────────┴───────┴──────────────────┘out=df.select(pl.col("integers").cast(pl.String),pl.col("float").cast(pl.String),pl.col("floats_as_string").cast(pl.Float64),)print(out)
shape: (5, 3)
┌──────────┬───────┬──────────────────┐
│ integers ┆ float ┆ floats_as_string │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ str ┆ f64 │
╞══════════╪═══════╪══════════════════╡
│ 1 ┆ 4.0 ┆ 4.0 │
│ 2 ┆ 5.03 ┆ 5.0 │
│ 3 ┆ 6.0 ┆ 6.0 │
│ 4 ┆ 7.0 ┆ 7.0 │
│ 5 ┆ 8.0 ┆ 8.0 │
└──────────┴───────┴──────────────────┘df = pl.DataFrame({"strings_not_float": ["4.0", "not_a_number", "6.0", "7.0", "8.0"]})
print(df)
shape: (5, 1)
┌───────────────────┐
│ strings_not_float │
│ --- │
│ str │
╞═══════════════════╡
│ 4.0 │
│ not_a_number │
│ 6.0 │
│ 7.0 │
│ 8.0 │
└───────────────────┘#运行会报错
out=df.select(pl.col("strings_not_float").cast(pl.Float64))#设置非严格模式，忽略错误，置为null
out=df.select(pl.col("strings_not_float").cast(pl.Float64,strict=False))
print(out)
shape: (5, 1)
┌───────────────────┐
│ strings_not_float │
│ --- │
│ f64 │
╞═══════════════════╡
│ 4.0 │
│ null │
│ 6.0 │
│ 7.0 │
│ 8.0 │
└───────────────────┘
布尔类型 Booleans
数值型与布尔型可以相互转换，但是不允许字符型转换为布尔型
df = pl.DataFrame({"integers": [-1, 0, 2, 3, 4],"floats": [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0],"bools": [True, False, True, False, True],}
)print(df)
shape: (5, 3)
┌──────────┬────────┬───────┐
│ integers ┆ floats ┆ bools │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ f64 ┆ bool │
╞══════════╪════════╪═══════╡
│ -1 ┆ 0.0 ┆ true │
│ 0 ┆ 1.0 ┆ false │
│ 2 ┆ 2.0 ┆ true │
│ 3 ┆ 3.0 ┆ false │
│ 4 ┆ 4.0 ┆ true │
└──────────┴────────┴───────┘out=df.select(pl.col("integers").cast(pl.Boolean), pl.col("floats").cast(pl.Boolean))
print(out)
shape: (5, 2)
┌──────────┬────────┐
│ integers ┆ floats │
│ --- ┆ --- │
│ bool ┆ bool │
╞══════════╪════════╡
│ true ┆ false │
│ false ┆ true │
│ true ┆ true │
│ true ┆ true │
│ true ┆ true │
└──────────┴────────┘
时间类型 Dates
Date 或 Datetime 等时间数据类型表示为自纪元（1970年1月1日）以来的天数（Date）和微秒数（Datetime），因此数值类型与时间数据类型能直接相互转换
字符串类型与时间类型，可以通过 dt.to_string、str.to_datetime进行相互转换
from datetime import date, datetimedf = pl.DataFrame({"date": pl.date_range(date(2022, 1, 1), date(2022, 1, 5), eager=True),"datetime": pl.datetime_range(datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 5), eager=True),}
)print(df)
shape: (5, 2)
┌────────────┬─────────────────────┐
│ date ┆ datetime │
│ --- ┆ --- │
│ date ┆ datetime[μs] │
╞════════════╪═════════════════════╡
│ 2022-01-01 ┆ 2022-01-01 00:00:00 │
│ 2022-01-02 ┆ 2022-01-02 00:00:00 │
│ 2022-01-03 ┆ 2022-01-03 00:00:00 │
│ 2022-01-04 ┆ 2022-01-04 00:00:00 │
│ 2022-01-05 ┆ 2022-01-05 00:00:00 │
└────────────┴─────────────────────┘out=df.select(pl.col("date").cast(pl.Int64),pl.col("datetime").cast(pl.Int64))print(out)
shape: (5, 2)
┌───────┬──────────────────┐
│ date ┆ datetime │
│ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 │
╞═══════╪══════════════════╡
│ 18993 ┆ 1640995200000000 │
│ 18994 ┆ 1641081600000000 │
│ 18995 ┆ 1641168000000000 │
│ 18996 ┆ 1641254400000000 │
│ 18997 ┆ 1641340800000000 │
└───────┴──────────────────┘df = pl.DataFrame({"date": pl.date_range(date(2022, 1, 1), date(2022, 1, 5), eager=True),"string": ["2022-01-01","2022-01-02","2022-01-03","2022-01-04","2022-01-05",],}
)print(df)
shape: (5, 2)
┌────────────┬────────────┐
│ date ┆ string │
│ --- ┆ --- │
│ date ┆ str │
╞════════════╪════════════╡
│ 2022-01-01 ┆ 2022-01-01 │
│ 2022-01-02 ┆ 2022-01-02 │
│ 2022-01-03 ┆ 2022-01-03 │
│ 2022-01-04 ┆ 2022-01-04 │
│ 2022-01-05 ┆ 2022-01-05 │
└────────────┴────────────┘out=df.select(pl.col("date").dt.to_string("%Y-%m-%d"),pl.col("string").str.to_datetime("%Y-%m-%d"),pl.col("string").str.to_date("%Y-%m-%d").alias("string_to_data")
)print(out)
shape: (5, 3)
┌────────────┬─────────────────────┬────────────────┐
│ date ┆ string ┆ string_to_data │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ datetime[μs] ┆ date │
╞════════════╪═════════════════════╪════════════════╡
│ 2022-01-01 ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 2022-01-01 │
│ 2022-01-02 ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 2022-01-02 │
│ 2022-01-03 ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 2022-01-03 │
│ 2022-01-04 ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 2022-01-04 │
│ 2022-01-05 ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 2022-01-05 │
└────────────┴─────────────────────┴────────────────┘
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