polars.DataFrame.select

DataFrame.select(
    *exprs: IntoExpr | Iterable[IntoExpr],
    **named_exprs: IntoExpr,
) → DataFrame

Выберите столбцы из этого DataFrame.

Параметры:

*exprs

Столбец или столбцы для выбора, заданные позиционными аргументами. Принимаются выражения. Строки интерпретируются как имена столбцов, а другие входные данные, не являющиеся выражениями, — как литералы.

**named_exprs

Дополнительные столбцы для выбора, заданные именованными аргументами. Столбцам будут присвоены имена соответствующих аргументов.

Примеры

Передайте имя столбца, чтобы выбрать этот столбец.

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "foo": [1, 2, 3],
...         "bar": [6, 7, 8],
...         "ham": ["a", "b", "c"],
...     }
... )
>>> df.select("foo")
shape: (3, 1)
┌─────┐
│ foo │
│ --- │
│ i64 │
╞═════╡
│ 1   │
│ 2   │
│ 3   │
└─────┘

Чтобы выбрать несколько столбцов, можно передать список их имён.

>>> df.select(["foo", "bar"])
shape: (3, 2)
┌─────┬─────┐
│ foo ┆ bar │
│ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╡
│ 1   ┆ 6   │
│ 2   ┆ 7   │
│ 3   ┆ 8   │
└─────┴─────┘

Несколько столбцов также можно выбрать с помощью позиционных аргументов вместо списка. Также принимаются выражения.

>>> df.select(pl.col("foo"), pl.col("bar") + 1)
shape: (3, 2)
┌─────┬─────┐
│ foo ┆ bar │
│ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╡
│ 1   ┆ 7   │
│ 2   ┆ 8   │
│ 3   ┆ 9   │
└─────┴─────┘

Используйте именованные аргументы, чтобы задать имена входных выражений.

>>> df.select(threshold=pl.when(pl.col("foo") > 2).then(10).otherwise(0))
shape: (3, 1)
┌───────────┐
│ threshold │
│ ---       │
│ i32       │
╞═══════════╡
│ 0         │
│ 0         │
│ 10        │
└───────────┘