polars.LazyFrame.group_by

LazyFrame.group_by(
    *by: IntoExpr | Iterable[IntoExpr],
    maintain_order: bool = False,
    **named_by: IntoExpr,
) → LazyGroupBy

Начать операцию группировки.

движок:В памятиЧастично потоковыйЧастично распределённый

Параметры:

*by

Столбец или столбцы для группировки. Принимаются выражения. Строки интерпретируются как имена столбцов.

maintain_order

Обеспечить порядок групп, соответствующий порядку входных данных. Это медленнее, чем группировка по умолчанию. Если задать значение True, выполнение с разбиением на разделы станет невозможным.

**named_by

Дополнительные столбцы для группировки, задаваемые именованными аргументами. Столбцам будут присвоены имена соответствующих аргументов.

Примеры

Сгруппируйте данные по одному столбцу и вызовите agg, чтобы вычислить сумму значений другого столбца в каждой группе.

>>> lf = pl.LazyFrame(
...     {
...         "a": ["a", "b", "a", "b", "c"],
...         "b": [1, 2, 1, 3, 3],
...         "c": [5, 4, 3, 2, 1],
...     }
... )
>>> lf.group_by("a").agg(pl.col("b").sum()).collect()  
shape: (3, 2)
┌─────┬─────┐
│ a   ┆ b   │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 │
╞═════╪═════╡
│ a   ┆ 2   │
│ b   ┆ 5   │
│ c   ┆ 3   │
└─────┴─────┘

Задайте maintain_order=True, чтобы порядок групп соответствовал порядку входных данных.

>>> lf.group_by("a", maintain_order=True).agg(pl.col("c")).collect()
shape: (3, 2)
┌─────┬───────────┐
│ a   ┆ c         │
│ --- ┆ ---       │
│ str ┆ list[i64] │
╞═════╪═══════════╡
│ a   ┆ [5, 3]    │
│ b   ┆ [4, 2]    │
│ c   ┆ [1]       │
└─────┴───────────┘

Сгруппируйте данные по нескольким столбцам, передав список имён столбцов.

>>> lf.group_by(["a", "b"]).agg(pl.max("c")).collect()  
shape: (4, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ c   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ a   ┆ 1   ┆ 5   │
│ b   ┆ 2   ┆ 4   │
│ b   ┆ 3   ┆ 2   │
│ c   ┆ 3   ┆ 1   │
└─────┴─────┴─────┘

Можно также передать несколько позиционных аргументов для группировки по нескольким столбцам. Допускаются также выражения.

>>> lf.group_by("a", pl.col("b") // 2).agg(
...     pl.col("c").mean()
... ).collect()  
shape: (3, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ c   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ f64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ a   ┆ 0   ┆ 4.0 │
│ b   ┆ 1   ┆ 3.0 │
│ c   ┆ 1   ┆ 1.0 │
└─────┴─────┴─────┘