polars.DataFrame.to_pandas

DataFrame.to_pandas(
    *,
    use_pyarrow_extension_array: bool = False,
    **kwargs: Any,
) → DataFrame

Преобразует этот DataFrame в DataFrame pandas.

Эта операция копирует данные, если use_pyarrow_extension_array не включён.

Параметры:

use_pyarrow_extension_array

Использовать массивы расширений на основе PyArrow вместо массивов NumPy для столбцов DataFrame pandas. Это позволяет выполнять операции без копирования и сохранять нулевые значения. Последующие операции с полученным DataFrame pandas могут вызвать преобразование в NumPy, если эти операции не поддерживаются вычислительными функциями PyArrow.

**kwargs

Дополнительные именованные аргументы, которые будут переданы в pyarrow.Table.to_pandas().

Возвращает:

pandas.DataFrame

Примечания

Для этой операции необходимо установить и pandas, и pyarrow.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "foo": [1, 2, 3],
...         "bar": [6.0, 7.0, 8.0],
...         "ham": ["a", "b", "c"],
...     }
... )
>>> df.to_pandas()
   foo  bar ham
0    1  6.0   a
1    2  7.0   b
2    3  8.0   c

Нулевые значения в числовых столбцах преобразуются в NaN.

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "foo": [1, 2, None],
...         "bar": [6.0, None, 8.0],
...         "ham": [None, "b", "c"],
...     }
... )
>>> df.to_pandas()
   foo  bar  ham
0  1.0  6.0  NaN
1  2.0  NaN    b
2  NaN  8.0    c

Передайте use_pyarrow_extension_array=True, чтобы получить DataFrame pandas со столбцами на основе массивов расширений PyArrow. Это позволит сохранить нулевые значения.

>>> df.to_pandas(use_pyarrow_extension_array=True)
    foo   bar   ham
0     1   6.0  <NA>
1     2  <NA>     b
2  <NA>   8.0     c
>>> _.dtypes
foo           int64[pyarrow]
bar          double[pyarrow]
ham    large_string[pyarrow]
dtype: object