polars.from_dict

polars.from_dict(
    data: Mapping[str,
    Sequence[object] | Mapping[str,
    Sequence[object]] | Series],
    schema: SchemaDefinition | None = None,
    *,
    schema_overrides: SchemaDict | None = None,
    strict: bool = True,
) → DataFrame

Создаёт DataFrame из словаря последовательностей.

Эта операция клонирует данные, если только вы не передадите dict {str: pl.Series,}.

Параметры:

datadict of sequences

Двумерные данные в виде словаря. dict должен содержать последовательности.

schemaSequence of str, (str,DataType) pairs, or a {str:DataType,} dict

Схему DataFrame можно объявить несколькими способами:

• В виде dict с парами {name:type}; если type равен None, он будет определён автоматически.
• В виде списка имён столбцов; в этом случае типы определяются автоматически.
• В виде списка пар (name,type); это эквивалентно форме словаря.

Если вы передадите список имён столбцов, не совпадающий с именами в исходных данных, указанные здесь имена заменят их. Количество имён в схеме должно соответствовать размерности исходных данных.

schema_overridesdict, default None

Поддерживает указание типа или переопределение типа одного или нескольких столбцов; обратите внимание, что любые типы данных, определённые по параметру columns, будут переопределены.

strictbool, default True

Вызывает ошибку, если какое-либо значение data не соответствует в точности заданному или определённому типу данных для этого столбца. Если задано значение False, значения, не соответствующие типу данных, приводятся к этому типу или, если приведение невозможно, заменяются на null.

Возвращает:

DataFrame

Примеры

>>> df = pl.from_dict({"a": [1, 2], "b": [3, 4]})
>>> df
shape: (2, 2)
┌─────┬─────┐
│ a   ┆ b   │
│ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╡
│ 1   ┆ 3   │
│ 2   ┆ 4   │
└─────┴─────┘