Polars LazyFrame 列式乘法：高效处理大型数据集

本文介绍了如何使用 Polars 库对两个 LazyFrame 进行列式乘法操作。由于 LazyFrame 不支持直接的乘法运算，本文提供了一种通过 `join` 操作和列选择来实现高效列式乘法的解决方案，并附带示例代码，帮助读者理解和应用。

在使用 Polars 处理大型数据集时，LazyFrame 提供了一种延迟计算的策略，可以显著提高性能。然而，直接对两个 LazyFrame 进行列式乘法操作会引发 TypeError，因为 LazyFrame 对象不支持 * 运算符。本文将介绍一种有效的方法，通过 join 操作来实现两个 LazyFrame 的列式乘法。

解决方案

该方案的核心思想是：

1. 为两个 LazyFrame 添加行索引。
2. 基于行索引将两个 LazyFrame 连接起来。
3. 选择需要相乘的列，并执行乘法操作。
4. 收集结果，将其转换为 DataFrame。

代码示例

以下是具体的代码实现：

百灵大模型

蚂蚁集团自研的多模态AI大模型系列

177

查看详情

import polars as pl
import numpy as np

# 创建示例 LazyFrame
n = 10 # 示例数据量，可以根据需要调整
df1 = pl.DataFrame(data={
    'foo': np.random.uniform(0,127, size= n).astype(np.float64),
    'bar': np.random.uniform(1e3,32767, size= n).astype(np.float64),
    'baz': np.random.uniform(1e6,2147483, size= n).astype(np.float64)
}).lazy()

df2 = pl.DataFrame(data={
    'foo': np.random.uniform(0,127, size= n).astype(np.float64),
    'bar': np.random.uniform(1e3,32767, size= n).astype(np.float64),
    'baz': np.random.uniform(1e6,2147483, size= n).astype(np.float64)
}).lazy()


result = (
    df1.with_row_index()
    .join(df2.with_row_index(), on="index")
    .select(pl.col(col) * pl.col(f"{col}_right") for col in df1.columns)
    .collect()
)

print(result)

代码解释

• df1.with_row_index() 和 df2.with_row_index(): 这两行代码分别为 df1 和 df2 添加了一个名为 "index" 的行索引列。
• .join(df2.with_row_index(), on="index"): 这行代码基于 "index" 列将 df1 和 df2 连接起来。连接后的 LazyFrame 包含来自 df1 和 df2 的所有列，其中 df2 的列名会添加 "_right" 后缀以区分。
• .select(pl.col(col) * pl.col(f"{col}_right") for col in df1.columns): 这行代码使用 select 方法选择需要相乘的列，并执行乘法操作。pl.col(col) 选择 df1 中的列，pl.col(f"{col}_right") 选择 df2 中对应的列。使用生成器表达式可以方便地对所有列进行操作。
• .collect(): 这行代码将 LazyFrame 转换为 DataFrame，触发实际的计算。

注意事项

• 确保两个 LazyFrame 的行数相同，否则 join 操作可能会导致数据丢失或错误。
• 这种方法会增加内存消耗，因为需要将两个 LazyFrame 连接起来。如果数据集非常大，可以考虑使用其他方法，例如分块处理。
• 如果 LazyFrame 已经包含名为 "index" 的列，需要选择一个不同的列名作为行索引。

总结

虽然 LazyFrame 不支持直接的列式乘法，但通过 join 操作和列选择，我们可以实现高效的列式乘法。这种方法适用于处理大型数据集，可以充分利用 LazyFrame 的延迟计算特性，提高性能。在实际应用中，需要根据数据集的大小和结构选择合适的解决方案。

以上就是Polars LazyFrame 列式乘法：高效处理大型数据集的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！