polars.datatypes.List

class polars.datatypes.List(
    inner: PolarsDataType | PythonDataType,
)

Тип списка переменной длины.

Параметры:

inner

DataType значений внутри каждого списка.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "integer_lists": [[1, 2], [3, 4]],
...         "float_lists": [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
...     }
... )
>>> df
shape: (2, 2)
┌───────────────┬─────────────┐
│ integer_lists ┆ float_lists │
│ ---           ┆ ---         │
│ list[i64]     ┆ list[f64]   │
╞═══════════════╪═════════════╡
│ [1, 2]        ┆ [1.0, 2.0]  │
│ [3, 4]        ┆ [3.0, 4.0]  │
└───────────────┴─────────────┘

__init__(
    inner: PolarsDataType | PythonDataType,
) → None

Методы

__init__(inner)
base_type()	Возвращает фундаментальный тип или класс корневого типа этого типа данных.
from_python(py_type)	Возвращает тип данных Polars, соответствующий заданному типу Python.
is_(other)	Проверяет, совпадает ли этот тип данных с другим типом данных.
is_decimal()	Проверяет, является ли тип данных десятичным.
is_extension()	Проверяет, является ли тип данных типом расширения.
is_float()	Проверяет, является ли тип данных типом с плавающей точкой.
is_integer()	Проверяет, является ли тип данных целочисленным.
is_nested()	Проверяет, является ли тип данных вложенным.
is_numeric()	Проверяет, является ли тип данных числовым.
is_object()	Проверяет, является ли тип данных объектным.
is_signed_integer()	Проверяет, является ли тип данных знаковым целочисленным.
is_temporal()	Проверяет, является ли тип данных временным.
is_unsigned_integer()	Проверяет, является ли тип данных беззнаковым целочисленным.
to_dtype_expr()	Возвращает DataTypeExpr со статическим DataType.
to_python()	Возвращает тип Python, соответствующий этому типу данных Polars.

Атрибуты

inner