polars.from_dataframe

polars.from_dataframe(
    df: SupportsInterchange | ArrowArrayExportable | ArrowStreamExportable,
    *,
    allow_copy: bool | None = None,
    rechunk: bool = True,
) → DataFrame

Создаёт Polars DataFrame из любого dataframe, поддерживающего интерфейс PyCapsule.

Изменено в версии 1.23.0: from_dataframe использует интерфейс PyCapsule вместо протокола обмена DataFrame для преобразования, прибегая к последнему только в качестве запасного варианта.

Параметры:

df

Объект, поддерживающий интерфейс PyCapsule для dataframe.

allow_copy

Разрешить копирование данных в памяти для выполнения преобразования. Если задать значение False, преобразования, не выполняемые без копирования данных, могут завершиться ошибкой.

rechunkbool, default True

Убедиться, что все данные находятся в непрерывном участке памяти.

Примечания

• Подробнее об интерфейсе PyCapsule: https://arrow.apache.org/docs/format/CDataInterface/PyCapsuleInterface.html.
• Подробнее о протоколе обмена dataframe в Python: https://data-apis.org/dataframe-protocol/latest/index.html. Использование специализированной функции, например from_pandas() или from_arrow(), является более эффективным способом преобразования.

Примеры

Преобразование dataframe pandas в Polars.

>>> import pandas as pd
>>> df_pd = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3.0, 4.0], "c": ["x", "y"]})
>>> pl.from_dataframe(df_pd)
shape: (2, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ c   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ f64 ┆ str │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 3.0 ┆ x   │
│ 2   ┆ 4.0 ┆ y   │
└─────┴─────┴─────┘