表达式

我们在前面的章节中介绍了“表达式”的概念。在本节中，我们将重点探讨 Polars 提供的表达式类型。每个小节都概述了它们的功能并提供了额外的示例。

• 要点
  • 基本操作 – 如何对数据框（dataframe）列进行基本操作，例如算术计算、比较以及其他常见通用操作
  • 表达式展开 – 什么是表达式展开以及如何使用它
  • 类型转换 – 如何将值转换/强制转换为不同的数据类型
• 如何使用特定类型的数据或数据类型命名空间
  • 字符串 – 如何使用字符串和命名空间 str
  • 列表和数组 – 数据类型 List 和 Array 之间的区别，何时以及如何使用它们
  • 分类数据和枚举 – 数据类型 Categorical 和 Enum 之间的区别，何时以及如何使用它们
  • 结构体 – 何时以及如何使用数据类型 Struct
  • 缺失数据 – 如何处理缺失数据以及如何填充缺失数据
• 操作类型
  • 聚合 – 如何使用 group_by 等聚合上下文
  • 窗口函数 – 如何在数据框（dataframe）的列上应用窗口函数
  • 折叠 – 如何在列之间横向执行任意计算
• 用户定义的 Python 函数 – 如何将用户定义的 Python 函数应用于数据框（dataframe）列或列值
• Numpy 函数 – 如何在 Polars 数据框（dataframe）和系列（series）上使用 NumPy 原生函数