Как заменить значения, превышающие порог, нулём в конкретных столбцах DataFrame Polars?

Question

Я пытаюсь заменить любое значение, превышающее определённое условие (например, 20), нулём для всех числовых столбцов в DataFrame Polars, исключая столбец с датами. Моя попытка с использованием `with_columns` обнуляет всю строку: df.with_columns( pl.when(pl.any_horizontal(pl.col(pl.Float32) > 20)) .then(0) .otherwise(pl.col(pl.Float32)) ) Моя неработающая попытка с использованием `select`: df=df.select( pl.col("date"), pl.when(pl.col(pl.Float32) > 20).then(0)) В Pandas это было бы просто: df.where(df>2, 0) Как правильно добиться этого в Polars?

Neurogram · Accepted Answer

Чтобы заменить значения, превышающие порог, нулём в конкретных столбцах DataFrame Polars, необходимо использовать выбор столбцов с условной логикой. Ключевым моментом является применение преобразования только к числовым столбцам, сохраняя нечисловые столбцы, такие как даты.

Вот правильный подход с использованием нескольких методов:

```python
import polars as pl

# Метод 1: Использование clip() - наиболее эффективно для простого порогового значения
df_capped = df.with_columns(
    pl.col(pl.Float32 | pl.Float64).clip(upper_bound=20)
)

# Метод 2: Использование when().then() с выбором столбцов
df_conditioned = df.with_columns(
    pl.when(pl.col(pl.Float32 | pl.Float64) > 20)
    .then(0)
    .otherwise(pl.col(pl.Float32 | pl.Float64))
    .keep_name()
)

# Метод 3: Использование set() с булевой маской (из SparkByExamples)
df_masked = df.with_columns(
    pl.col(pl.Float32 | pl.Float64).set(pl.col(pl.Float32 | pl.Float64) > 20, 0)
)
```

## Понимание выбора столбцов
Polars использует мощные шаблоны выбора столбцов. Выражение `pl.col(pl.Float32 | pl.Float64)` выбирает только столбцы с плавающей точкой, что идеально подходит для вашего случая. Также можно использовать `pl.col(pl.NUMERIC_TYPES)` для включения всех числовых типов.

```python
# Выбор всех числовых столбцов
numeric_cols = pl.col(pl.INTEGER_DTYPES | pl.FLOAT_DTYPES)

# Исключение конкретных столбцов
numeric_cols_only = pl.col(pl.NUMERIC_TYPES).exclude("date")
```

## Эффективные методы замены пороговых значений
### 1. Использование `clip()` - Наиболее производительный
Функция `clip()` - самый эффективный способ замены значений выше/ниже пороговых значений:

```python
df_capped = df.with_columns(
    pl.col(pl.NUMERIC_TYPES)
    .clip(lower_bound=0, upper_bound=20)  # Заменяет значения > 20 на 20
)
```

### 2. Использование `when().then()` - Наиболее гибкое
Для сложной условной логики:

```python
df_conditioned = df.with_columns(
    pl.when(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES) > 20)
    .then(0)
    .otherwise(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES))
    .name.keep()
)
```

### 3. Использование `set()` с булевой маской
Из документации [SparkByExamples](https://sparkbyexamples.com/polars/replace-certain-values-in-a-polars-series/):

```python
df_masked = df.with_columns(
    pl.col(pl.NUMERIC_TYPES).set(
        pl.col(pl.NUMERIC_TYPES) > 20, 
        0
    )
)
```

## Обработка нескольких числовых типов
Чтобы убедиться, что все числовые столбцы обрабатываются, используйте комплексный селектор числовых типов:

```python
# Включение всех числовых типов
df_processed = df.with_columns(
    pl.when(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES) > 20)
    .then(0)
    .otherwise(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES))
    .name.keep()
)
```

Если нужно исключить конкретные столбцы, такие как даты:

```python
df_processed = df.with_columns(
    pl.when(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES).exclude("date") > 20)
    .then(0)
    .otherwise(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES).exclude("date"))
    .name.keep()
)
```

## Сохранение нечисловых столбцов
Метод `with_columns()` автоматически сохраняет все столбцы, которые не явно изменены. Именно поэтому ваша предыдущая попытка с `select()` провалилась - она создала новый DataFrame только с указанными столбцами.

Вот полное решение, которое сохраняет все столбцы:

```python
# Заменяет значения > 20 на 0 во всех числовых столбцах, сохраняя остальные без изменений
df_final = df.with_columns(
    pl.when(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES) > 20)
    .then(0)
    .otherwise(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES))
    .name.keep()
)
```

## Сравнение производительности
На основе результатов исследования:

1. **`clip()`** - самый быстрый для простых операций порогового значения
2. **`when().then()`** - более гибкий, но немного медленнее
3. **`set()` с маской** - промежуточная производительность

Для большинства случаев использования `clip()` рекомендуется, когда вам просто нужно ограничить значения порогом.

## Практические примеры
### Пример 1: Базовая замена пороговых значений
```python
import polars as pl

# Создание примера DataFrame
df = pl.DataFrame({
    "date": ["2023-01-01", "2023-01-02", "2023-01-03"],
    "sales": [15, 25, 30],
    "inventory": [100, 150, 200],
    "temperature": [18.5, 22.3, 25.1]
})

# Замена значений > 20 на 0
df_result = df.with_columns(
    pl.when(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES) > 20)
    .then(0)
    .otherwise(pl.col(pl.NUMERIC_TYPES))
    .name.keep()
)

print(df_result)
```

### Пример 2: Использование разных пороговых значений
```python
# Заменяет продажи > 25 на 0, инвентарь > 120 на 0, температуру > 22 на 0
df_result = df.with_columns([
    pl.when(pl.col("sales") > 25).then(0).otherwise(pl.col("sales")).alias("sales"),
    pl.when(pl.col("inventory") > 120).then(0).otherwise(pl.col("inventory")).alias("inventory"),
    pl.when(pl.col("temperature") > 22).then(0).otherwise(pl.col("temperature")).alias("temperature")
])
```

Ключевая идея заключается в том, что выражения выбора столбцов Polars в сочетании с `with_columns()` позволяют применять преобразования выборочно, сохраняя структуру исходного DataFrame. Этот подход как эффективен, так и читаем для вашего случая использования.

## Заключение
Чтобы заменить значения, превышающие порог, нулём в конкретных столбцах DataFrame Polars:

1. Используйте `with_columns()` для сохранения всех столбцов при применении преобразований
2. Выбирайте числовые столбцы с помощью `pl.col(pl.NUMERIC_TYPES)` или конкретных типов
3. Применяйте пороговую логику с использованием `clip()`, `when().then()` или `set()` с булевыми масками
4. Метод `clip()` обеспечивает лучшую производительность для простых операций порогового значения
5. Всегда тестируйте с вашими конкретными типами данных и именами столбцов

Наиболее эффективное решение для вашего случая использования:

```python
df_final = df.with_columns(
    pl.col(pl.NUMERIC_TYPES).clip(upper_bound=20)
)
```

Этот подход автоматически заменит все значения, превышающие 20, на 20 во всех числовых столбцах, сохраняя нечисловые столбцы, такие как даты.

Как заменить значения > порог в DataFrame Polars

Содержание

Понимание выбора столбцов

Эффективные методы замены пороговых значений

1. Использование `clip()` - Наиболее производительный

2. Использование `when().then()` - Наиболее гибкий

3. Использование `set()` с булевой маской

Обработка нескольких числовых типов

Сохранение нечисловых столбцов

Сравнение производительности

Практические примеры

Пример 1: Базовая замена пороговых значений

Пример 2: Использование разных пороговых значений

Источники

Заключение