polars.int_range

polars.int_range(
    start: int | IntoExprColumn = 0,
    end: int | IntoExprColumn | None = None,
    step: int = 1,
    *,
    dtype: PolarsIntegerType | DataTypeExpr = Int64,
    eager: bool = False,
) → Expr | Series

Создать диапазон целых чисел.

Параметры:

start

Начало диапазона (включительно). По умолчанию 0.

end

Конец диапазона (не включительно). Если задано None (по умолчанию), используется значение start, а start устанавливается в 0.

step

Шаг диапазона.

dtype

Тип данных диапазона.

eager

Выполнить вычисление немедленно и вернуть Series. Если задано False (по умолчанию), вместо этого вернуть выражение.

Возвращает:

Expr or Series

Столбец с типом целочисленных данных dtype.

См. также

int_ranges

Создать диапазон целых чисел для каждой строки входных столбцов.

Примеры

>>> pl.int_range(0, 3, eager=True)
shape: (3,)
Series: 'literal' [i64]
[
        0
        1
        2
]

end можно опустить для сокращения записи.

>>> pl.int_range(3, eager=True)
shape: (3,)
Series: 'literal' [i64]
[
        0
        1
        2
]

Создать столбец индексов, используя int_range вместе с len().

>>> df = pl.DataFrame({"a": [1, 3, 5], "b": [2, 4, 6]})
>>> df.select(
...     pl.int_range(pl.len(), dtype=pl.UInt32).alias("index"),
...     pl.all(),
... )
shape: (3, 3)
┌───────┬─────┬─────┐
│ index ┆ a   ┆ b   │
│ ---   ┆ --- ┆ --- │
│ u32   ┆ i64 ┆ i64 │
╞═══════╪═════╪═════╡
│ 0     ┆ 1   ┆ 2   │
│ 1     ┆ 3   ┆ 4   │
│ 2     ┆ 5   ┆ 6   │
└───────┴─────┴─────┘