polars.SQLContext.execute_global

classmethod SQLContext.execute_global(
    query: str,
    *,
    eager: bool = False,
) → DataFrame | LazyFrame

Немедленно выполняет SQL-запрос, автоматически регистрируя глобальные объекты фрейма.

Параметры:

query

Допустимая строка SQL-запроса.

eager

Если значение True, возвращает результаты выполнения в виде DataFrame вместо LazyFrame. (Обратите внимание, что сам запрос всегда выполняется в ленивом режиме.)

Примечания

• Этот вспомогательный метод автоматически регистрирует все совместимые объекты в локальном стеке, на которые ссылается запрос, сопоставляя имена переменных с именами таблиц. Обратите внимание, что помимо DataFrame, LazyFrame и Series из polars этот метод также регистрирует объекты DataFrame и Series из pandas, а также Table и RecordBatch из pyarrow.
• Вместо вызова этого метода класса рассмотрите возможность использовать pl.sql, который использует этот код внутри.

Примеры

>>> import pandas as pd
>>> df = pl.LazyFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6]})
>>> df_pandas = pd.DataFrame({"a": [2, 3, 4], "c": [7, 8, 9]})

Объединение LazyFrame из polars с DataFrame из pandas (обратите внимание на предпочтительный метод pl.sql, эквивалентный SQLContext.execute_global):

>>> pl.sql("SELECT df.*, c FROM df JOIN df_pandas USING(a)").collect()
shape: (2, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ c   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 2   ┆ 5   ┆ 7   │
│ 3   ┆ 6   ┆ 8   │
└─────┴─────┴─────┘