polars.DataFrame.glimpse

DataFrame.glimpse(
    *,
    max_items_per_column: int = 10,
    max_colname_length: int = 50,
    return_type: Literal['frame',
    'self',
    'string'] | None = None,
) → str | DataFrame | None

Возвращает компактный обзор DataFrame.

Форматирование выводит по одной строке на столбец, чтобы широкие таблицы данных отображались без проблем. В каждой строке указаны имя столбца, тип данных и первые несколько значений.

Изменено в версии 1.35.0: Параметр return_as_string переименован в return_type и теперь принимает строковые значения 'string' и 'frame' вместо логических значений True или False.

Параметры:

max_items_per_column

Максимальное количество элементов, отображаемых для каждого столбца.

max_colname_length

Максимальная длина отображаемых имён столбцов; значения, превышающие эту длину, обрезаются с добавлением многоточия.

return_type

Изменяет формат возвращаемого значения:

• None (по умолчанию): выводит результат glimpse в stdout и возвращает None.
• "self": выводит результат glimpse в stdout и возвращает исходный фрейм.
• "frame": возвращает результат glimpse в виде нового DataFrame.
• "string": возвращает результат glimpse в виде строки.

См. также

describe, head, tail

Примеры

>>> from datetime import date
>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "a": [1.0, 2.8, 3.0],
...         "b": [4, 5, None],
...         "c": [True, False, True],
...         "d": [None, "b", "c"],
...         "e": ["usd", "eur", None],
...         "f": [date(2020, 1, 1), date(2021, 1, 2), date(2022, 1, 1)],
...     }
... )

Вывести результат glimpse в stdout и вернуть None:

>>> res = df.glimpse()
Rows: 3
Columns: 6
$ a  <f64> 1.0, 2.8, 3.0
$ b  <i64> 4, 5, null
$ c <bool> True, False, True
$ d  <str> null, 'b', 'c'
$ e  <str> 'usd', 'eur', null
$ f <date> 2020-01-01, 2021-01-02, 2022-01-01
>>> res is None
True

Вернуть результат glimpse в виде строки:

>>> res = df.glimpse(return_type="string")
>>> isinstance(res, str)
True

Вернуть результат glimpse в виде DataFrame:

>>> df.glimpse(return_type="frame")
shape: (6, 3)
┌────────┬───────┬─────────────────────────────────┐
│ column ┆ dtype ┆ values                          │
│ ---    ┆ ---   ┆ ---                             │
│ str    ┆ str   ┆ list[str]                       │
╞════════╪═══════╪═════════════════════════════════╡
│ a      ┆ f64   ┆ ["1.0", "2.8", "3.0"]           │
│ b      ┆ i64   ┆ ["4", "5", null]                │
│ c      ┆ bool  ┆ ["True", "False", "True"]       │
│ d      ┆ str   ┆ [null, "'b'", "'c'"]            │
│ e      ┆ str   ┆ ["'usd'", "'eur'", null]        │
│ f      ┆ date  ┆ ["2020-01-01", "2021-01-02", "… │
└────────┴───────┴─────────────────────────────────┘

Вывести результат glimpse в stdout и вернуть исходный фрейм:

>>> res = df.glimpse(return_type="self")
Rows: 3
Columns: 6
$ a  <f64> 1.0, 2.8, 3.0
$ b  <i64> 4, 5, null
$ c <bool> True, False, True
$ d  <str> null, 'b', 'c'
$ e  <str> 'usd', 'eur', null
$ f <date> 2020-01-01, 2021-01-02, 2022-01-01
>>> res
shape: (3, 6)
┌─────┬──────┬───────┬──────┬──────┬────────────┐
│ a   ┆ b    ┆ c     ┆ d    ┆ e    ┆ f          │
│ --- ┆ ---  ┆ ---   ┆ ---  ┆ ---  ┆ ---        │
│ f64 ┆ i64  ┆ bool  ┆ str  ┆ str  ┆ date       │
╞═════╪══════╪═══════╪══════╪══════╪════════════╡
│ 1.0 ┆ 4    ┆ true  ┆ null ┆ usd  ┆ 2020-01-01 │
│ 2.8 ┆ 5    ┆ false ┆ b    ┆ eur  ┆ 2021-01-02 │
│ 3.0 ┆ null ┆ true  ┆ c    ┆ null ┆ 2022-01-01 │
└─────┴──────┴───────┴──────┴──────┴────────────┘