pool数据 polars做数据分析

本教程详细阐述了如何在 Polars DataFrame 中高效地为每个唯一 ID 计算连续会话之间的时间差。通过利用 Polars 强大的 over() 窗口函数结合 diff() 和 dt.total_seconds()，可以避免低效的迭代或 map_groups引言：按组计算时间差的挑战

在数据分析任务中，我们经常需要处理时间序列数据，并计算同一组内连续事件之间的时间间隔。例如，在用户行为分析中，可能需要计算每个用户两个会话之间的时间差。当数据量庞大时，如何完成这项任务成为一个关键问题。传统的迭代或使用映射、应用等高级函数的方法在Polars 这样的高性能数据帧库中往往效率较低，无法充分利用 Polars 底层的优化能力。

本教程将展示如何使用 Polars 的语句式表达式 API，特别是其强大的 over() 窗口函数，以一种高效且满足 Polars 的方式 解决这个问题的最佳实践方法。Polars 解决方案：利用 over() 窗口函数

Polars 提供了一个名为 over() 的窗口函数，它允许我们在指定的组（分区）内执行聚合或转换操作，而消耗显着地使用 group_by()。这对于像计算内行间差异这样的组任务非常有效。

核心思路是：对最新列应用 diff()函数，计算相邻行之间的时间差。将时间差转换为总秒数（或其他必需单位）。使用 over("ID") 将上述操作限制在每个唯一的 ID 组内执行。处理每个组的第一个元素，其 diff() 结果为 null，通常将其填充为 0。

下面是具体的实现步骤和代码示例：1. 准备数据

首先，我们创建一个示例DataFrame，其中包含ID和Timestamp列。为了保证时间能够正确计算，我们需要将其转换为Polars的日期时间类型。

import Polars as plimport pandas as pd#创建实例 Pandas DataFramedata = { 'ID'： ['A'， 'A'， 'A'， 'B'， 'B'， 'B']， '时间戳'： ['2023-01-01 10：00：00'， '2023-01-01 10：30：00' ，'2023-01-01 11：00：00'， '2023-01-01 12：00：00'转换， '2023-01-01 12：30：00'， '2023-01-01 13：00：00']}df_pd = pd.DataFrame(data)# 为 Polars DataFrame并确保时间戳为日期时间类型sessions_features = pl.from_pandas(df_pd).with_columns( pl.col(quot；Timestampquot；).str.to_datetime())print(quot；原始Polars DataFrame：quot；)print(sessions_features)登录后复制

输出：原始Polars DataFrame：shape：(6， 2)┌─────┬─────────────────┐│ ID ┆ 时间戳 │ │ --- ┆ --- │ str ┆ 日期时间[μs] │╞═════╪═════════════════════╡│A ┆ 2023-01-01 10：00：00 │一个 ┆ 2023-01-01 10：30：00 │ │ 一个 ┆ 2023-01-01 11：00：00 │ │ B ┆ 2023-01-01 12：00：00 │ │ B ┆ 2023-01-01 12：30：00 │ │ B ┆ 2023-01-01 13：00：00 │└──────┴──────────────────────┘登录后复制2. 使用 over() 计算时间差

现在，我们使用 with_columns() 结合 over() 来创建新的 time_ Between_sessions 列。

sessions_with_time_diff =sessions_features.with_columns( pl.col(quot；Timestampquot；) .diff() # 计算当前行与上一行的时间差 .dt.total_seconds() # 将时间差转换为总秒数（结果为Duration类型，dt.total_seconds()转为数值类型） .fill_null(0) #将每个 ID 组的第一个时间差（为 null）填充为 0 .over(quot；IDquot；) # 在每个 'ID' 组内执行上述操作 .alias(quot；time_ Between_sessionsquot；) # 将新列命名为 'time_ Between_sessions')print(quot；\n计算时间差后的 Polars DataFrame：quot；)print(sessions_with_time_diff)登录后复制

输出：计算时间差后的Polars DataFrame：shape： (6， 3)┌──────┬────────────────────┬──────────────────────┐│ ID ┆ 时间戳 ┆ time_between_sessions ││ --- ┆ --- ┆ --- ││ str ┆ datetime[μs] ┆ i64 │╞═════╪════════════════════════════════╪═══════════════════════════╡│ A ┆ 2023-01-01 10：00：00 ┆ 0 ││ A ┆ 2023-01-01 10：30：00 ┆ 1800 ││ A ┆ 2023-01-01 11：00：00 ┆ 1800 │ │ B ┆ 2023-01-01 12：00：00 ┆ 0 │ │ B ┆ 2023-01-01 12：30：00 ┆ 1800 │ │ B ┆ 2023-01-01 13：00：00 ┆ 1800 │└──────┴────────────────────┴──────────────────────┘登录后复制代码解析：pl.col("Timestamp")： 介绍 Timestamp 列进行操作。.diff()：这是一个序列方法，用于计算当前元素与前一个元素之间的差异。在时间列上使用时，它会返回一个 Duration 类型的值。对于每个 ID 的第一个计时器，由于没有前一个元素，结果将为null。.dt.total_seconds()：dt访问器用于处理日期时间（datetime）和持续时间（duration）类型。total_seconds()方法将Duration类型的值转换为总秒数（整数或浮点数），这使得时间差更容易量化和分析。

.fill_null(0)：在 diff() 操作后，每个 ID 组的第一个会话的差会为 null。我们通常希望将表示为 0，表示这是该组的起始点，没有“”的会话。.over("ID")：这是关键的窗口函数。它告诉 Polars，在执行 diff().dt.total_seconds().fill_null(0) 链式操作时，以其 ID 为分键。这意味着diff() 和 fill_null() 操作会在每个独立的 ID 分区内独立进行，而不是在整个 DataFrame 上进行。.alias("time_ Between_sessions")：为新生成的列指定清晰的名称。性能考量与最佳实践避免映射和应用：在 Polars 中，应避免避免使用 map、apply 或 map_groups 等函数，尤其是在处理数据集时。这些函数通常会导致一个性能难题，它们可能需要Python 解释器的干预，并且无法充分利用 Polars 强大的 Rust 优化和工具计算能力。over() 窗口函数是 Polars 语句式表达式 API 第一部分，它可以在 Rust 层面进行优化和附件化，从而提供卓越的性能。Polars 表达式 API 的优势：Polars 的表达式 API 允许用户以声明式的方式定义计算逻辑。Polars 引擎可以对这些表达式进行查询优化、谓词下推（谓词下推）、列删除（列剪枝）等操作，从而在执行时达到最佳性能。数据排序的重要性： diff()函数依赖于行的顺序。确保在进行时间差计算之前，数据已经按照 ID 和 Timestamp 进行了正确的排序。在上面示例中，数据已经预先按 ID 和 Timestamp 排序，因此又补充了额外的排序步骤。如果原始数据未排序，则需要先使用 session_features.sort(["ID", "Timestamp"]) 进行排序总结。

通过本教程，我们学习了如何利用 Polars 的 over() 窗口函数来高效计算DataFrame 中按组划分的行间时间差。方法不仅代码简洁，更重要的是，它充分利用了 Polars 的性能特性，避免了传统的迭代或映射 函数带来的性能问题。掌握over()函数是利用高效Polars进行数据分析的关键技能之一，特别是在处理分组时间序列数据时。在实际项目中，优先使用Polars提供的内置表达式和窗口函数，将是提升数据处理效率和代码质量的重要一步。

以上就是Polars数据帧中按组计算行间时间差：深度解析over()窗口函数的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！