polars.Expr.exclude

Expr.exclude(
    columns: str_ | PolarsDataType | Collection[str_ | PolarsDataType],
    *more_columns: str_ | PolarsDataType,
) → Expr

Исключает столбцы из выражения с несколькими столбцами.

Работает только после выбора столбцов с помощью подстановочного символа или регулярного выражения. Нельзя одновременно указать строковые имена столбцов и типы данных (вместо этого можно использовать селекторы).

движок:В памятиПотоковая обработкаРаспределённая обработка

Параметры:

columns

Имя или тип данных столбца (столбцов), который нужно исключить. Принимает регулярное выражение. Регулярные выражения должны начинаться с ^ и заканчиваться $.

*more_columns

Дополнительные имена или типы данных столбцов, которые нужно исключить; указываются в виде позиционных аргументов.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "aa": [1, 2, 3],
...         "ba": ["a", "b", None],
...         "cc": [None, 2.5, 1.5],
...     }
... )
>>> df
shape: (3, 3)
┌─────┬──────┬──────┐
│ aa  ┆ ba   ┆ cc   │
│ --- ┆ ---  ┆ ---  │
│ i64 ┆ str  ┆ f64  │
╞═════╪══════╪══════╡
│ 1   ┆ a    ┆ null │
│ 2   ┆ b    ┆ 2.5  │
│ 3   ┆ null ┆ 1.5  │
└─────┴──────┴──────┘

Исключение по имени столбца (столбцов):

>>> df.select(pl.all().exclude("ba"))
shape: (3, 2)
┌─────┬──────┐
│ aa  ┆ cc   │
│ --- ┆ ---  │
│ i64 ┆ f64  │
╞═════╪══════╡
│ 1   ┆ null │
│ 2   ┆ 2.5  │
│ 3   ┆ 1.5  │
└─────┴──────┘

Исключение с помощью регулярного выражения, например удаление всех столбцов, имена которых заканчиваются на букву «a»:

>>> df.select(pl.all().exclude("^.*a$"))
shape: (3, 1)
┌──────┐
│ cc   │
│ ---  │
│ f64  │
╞══════╡
│ null │
│ 2.5  │
│ 1.5  │
└──────┘

Исключение по типу (типам) данных, например удаление всех столбцов типа Int64 или Float64:

>>> df.select(pl.all().exclude([pl.Int64, pl.Float64]))
shape: (3, 1)
┌──────┐
│ ba   │
│ ---  │
│ str  │
╞══════╡
│ a    │
│ b    │
│ null │
└──────┘