本文介绍了在Polars DataFrame中高效复制行的方法。通过使用repeat_by()和flatten()函数，可以避免使用map_elements()等效率较低的操作，从而显著提高数据处理速度。文章提供了详细的代码示例，帮助读者快速掌握该技巧，并将其应用到实际的数据分析项目中。
在数据分析和处理过程中，经常需要复制DataFrame中的行。例如，在数据可视化、模拟或生成合成数据时，复制行可以帮助我们扩展数据集，从而更好地满足分析需求。Polars是一个高性能的数据处理库，提供了多种方法来复制DataFrame中的行。本文将介绍一种高效的方法，使用repeat_by()和flatten()函数来实现行的复制。
使用repeat_by()和flatten()复制行
Polars的repeat_by()函数允许我们指定每一行重复的次数。结合flatten()函数，我们可以将重复后的数据展开，从而得到最终的结果。
以下是一个示例：
import polars as pl
df = pl.DataFrame({ "key": [1, 2, 3], "value": [4, 5, 6] })
df = df.select(pl.all().repeat_by(2).flatten())
print(df)输出结果：
shape: (6, 2) ┌─────┬───────┐ │ key ┆ value │ │ --- ┆ --- │ │ i64 ┆ i64 │ ╞═════╪═══════╡ │ 1 ┆ 4 │ │ 1 ┆ 4 │ │ 2 ┆ 5 │ │ 2 ┆ 5 │ │ 3 ┆ 6 │ │ 3 ┆ 6 │ └─────┴───────┘
在这个例子中，pl.all().repeat_by(2)将DataFrame中的每一行复制两次。flatten()函数将复制后的数据展开，从而生成一个新的DataFrame，其中每一行都是原始DataFrame中行的重复。
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避免低效操作
在某些情况下，我们可能会尝试使用map_elements()函数来复制行。然而，map_elements()通常效率较低，因为它需要在Python级别进行迭代。使用repeat_by()和flatten()可以避免这种情况，从而提高数据处理速度。
例如，以下代码展示了使用map_elements()的低效方法：
# 不推荐：效率较低
# df.with_columns(
# (pl.col("key").map_elements(lambda x: [x]*2))
# .explode()
# )这种方法会引发ShapeError，并且效率远不如使用repeat_by()和flatten()。
总结
使用repeat_by()和flatten()是Polars中复制行的有效方法。它不仅简洁易懂，而且性能优越。在处理大型数据集时，这种方法可以显著提高数据处理速度，从而节省时间和资源。在实际应用中，请尽量避免使用map_elements()等效率较低的操作，选择更优的解决方案。
