“DataFrame.rolling”是否在 Polars 中保持顺序？-解网

问：

将聚合结果重新分配回原始数据帧是否安全，如下所示：DataFrame.rolling

import polars as pl
from datetime import datetime

df = pl.DataFrame(
    {
        "dt": [datetime(2021, 1, 1), datetime(2021, 1, 2), datetime(2021, 1, 4), datetime(2021, 1, 5)],
        "key": ["a", "a", "b", "b"],
        "values": pl.arange(0, 4, eager=True),
        "another_column": ["foo", "bar", "baz", "bla"],
    }
)

result = (
    df.rolling("dt", period="2d", by="key")
    .agg(
        pl.col("values")
        .sum()
        .alias("the_sum")
    )
)

df = df.select([
    pl.all(),
    result.get_column("the_sum")
])

或者你应该重新加入使用 and 列？resultdfdtkey

我尝试了一些玩具示例，这些示例表明可以保持秩序，但是，这并不能保证情况总是如此。DataFrame.rolling

蟒蛇极地

import polars as pl
from datetime import datetime

df = (
    pl.DataFrame(
        {
            "dt": [datetime(2021, 1, 1), datetime(2021, 1, 2), datetime(2021, 1, 1), datetime(2021, 1, 2)],
            "key": ["a", "a", "b", "b"],
            "values": pl.arange(0, 4, eager=True),
            "another_column": ["foo", "bar", "baz", "bla"],
        }
    )
    .sort("dt", "key")
)

result = df.rolling("dt", period="1d", by="key").agg(pl.col("values").sum().alias("the_sum"))

df = df.select([
    pl.all(),
    result.get_column("the_sum")
])

print(df)  # we expect "values" to be equal to "the_sum"

┌─────────────────────┬─────┬────────┬────────────────┬─────────┐
│ dt                  ┆ key ┆ values ┆ another_column ┆ the_sum │
│ ---                 ┆ --- ┆ ---    ┆ ---            ┆ ---     │
│ datetime[μs]        ┆ str ┆ i64    ┆ str            ┆ i64     │
╞═════════════════════╪═════╪════════╪════════════════╪═════════╡
│ 2021-01-01 00:00:00 ┆ a   ┆ 0      ┆ foo            ┆ 0       │
│ 2021-01-01 00:00:00 ┆ b   ┆ 2      ┆ baz            ┆ 1       │
│ 2021-01-02 00:00:00 ┆ a   ┆ 1      ┆ bar            ┆ 2       │
│ 2021-01-02 00:00:00 ┆ b   ┆ 3      ┆ bla            ┆ 3       │
└─────────────────────┴─────┴────────┴────────────────┴─────────┘

更新：

一位维护者在 GitHub 上证实，惯用的方法是将结果连接回原始数据帧。因此，在这种情况下，您应该执行以下操作：

df.join(result, how="left", on=["dt", "key"])

“DataFrame.rolling”是否在 Polars 中保持顺序？

Does `DataFrame.rolling` preserve order in Polars?

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