polars.DataFrame.row

DataFrame.row(
    index: int | None = None,
    *,
    by_predicate: Expr | None = None,
    named: bool = False,
) → tuple[Any, ...] | dict[str, Any]

Получить значения одной строки по индексу или предикату.

Параметры:

index

Индекс строки.

by_predicate

Выбрать строку в соответствии с заданным выражением/предикатом.

named

Вернуть словарь вместо кортежа. Словарь сопоставляет имена столбцов значениям в строке. Это затратнее, чем возврат обычного кортежа, но позволяет обращаться к значениям по именам столбцов.

Возвращает:

кортеж (по умолчанию) или словарь значений строки

Предупреждение

НИКОГДА не используйте этот метод для перебора DataFrame; если вам нужен перебор строк, настоятельно рекомендуется вместо этого использовать iter_rows().

См. также

iter_rows

Итератор строк данных фрейма (не материализует все строки).

rows

Материализовать все данные фрейма в виде списка строк (может быть затратным).

item

Вернуть элемент DataFrame как скалярное значение.

Примечания

Параметры index и by_predicate взаимоисключающие. Кроме того, для ясности параметр by_predicate необходимо передавать по имени.

При использовании by_predicate возникает ошибка, если возвращается не ровно одна строка: при возврате нескольких строк возникает TooManyRowsReturnedError, а при отсутствии строк — NoRowsReturnedError (оба исключения являются подклассами RowsError).

Примеры

Укажите индекс, чтобы вернуть строку с заданным индексом в виде кортежа.

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "foo": [1, 2, 3],
...         "bar": [6, 7, 8],
...         "ham": ["a", "b", "c"],
...     }
... )
>>> df.row(2)
(3, 8, 'c')

Укажите named=True, чтобы вместо этого получить словарь, сопоставляющий имена столбцов значениям в строке.

>>> df.row(2, named=True)
{'foo': 3, 'bar': 8, 'ham': 'c'}

Используйте by_predicate, чтобы вернуть строку, соответствующую заданному предикату.

>>> df.row(by_predicate=(pl.col("ham") == "b"))
(2, 7, 'b')