本文介绍了如何使用 Polars 库对两个 LazyFrame 进行列级别的乘法操作。由于直接对 LazyFrame 使用乘法运算符会引发 TypeError，本文提供了一种通过 join 操作和列选择来实现相同目的的有效方法，并附带示例代码。
在使用 Polars 处理大型数据集时，LazyFrame 提供了一种延迟计算的机制，可以显著提高性能。然而，直接对两个 LazyFrame 执行列级别的乘法操作会引发 TypeError。本文将介绍一种使用 join 操作来实现此目的的有效方法。
解决方案：使用 Join 和列选择
由于 Polars 的 LazyFrame 不直接支持 df1 * df2 这种列级别的乘法，我们需要采用一种替代方案。该方案的核心思想是：
- 为两个 LazyFrame 添加行索引。
- 使用行索引将两个 LazyFrame 连接起来。
- 选择连接后的 LazyFrame 中的列，并执行列级别的乘法操作。
- 收集结果，将 LazyFrame 转换为 DataFrame。
以下是具体的代码示例：
import polars as pl
import numpy as np
# 示例数据
n = 10
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(): 为 df1 添加一个名为 "index" 的列，作为行索引。
- df2.with_row_index(): 为 df2 添加一个名为 "index" 的列，作为行索引。
- .join(df2.with_row_index(), on="index"): 使用 "index" 列将 df1 和 df2 连接起来。连接后的 LazyFrame 将包含 df1 的所有列，以及 df2 的所有列，其中 df2 的列名会加上 "_right" 后缀。
- .select(pl.col(col) * pl.col(f"{col}_right") for col in df1.columns): 选择连接后的 LazyFrame 中的列，并执行列级别的乘法操作。对于 df1 中的每一列 col，我们将其与 df2 中对应的列 col_right 相乘。
- .collect(): 将 LazyFrame 转换为 DataFrame，并执行计算。
注意事项：
- 此方法依赖于两个 LazyFrame 具有相同的行数和顺序。
- 如果两个 LazyFrame 的列名不同，需要相应地调整 select 语句中的列名。
- 此方法适用于列级别运算，不仅仅是乘法，可以替换为加法、减法、除法等其他运算。
总结：
虽然 Polars 的 LazyFrame 不直接支持列级别的乘法操作，但我们可以通过 join 操作和列选择来实现相同的目的。这种方法不仅有效，而且可以充分利用 LazyFrame 的延迟计算特性，提高性能。 通过为 LazyFrame 添加索引，进行 join 操作，并使用 select 方法进行列级运算，可以有效地解决 LazyFrame 无法直接进行列级乘法的问题。这种方法保持了 LazyFrame 的延迟计算优势，适用于处理大型数据集。
