csv 如何在现有的极坐标系上重新推断数据？

qnakjoqk 于 12个月前发布在其他

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我有以下问题：
我有一个csv文件，在某些行中有错误的值（字符串而不是整数）。为了补救，我将其读入polars并过滤该polrame。
为了能够读取它，我必须设置infer_schema_length = 0，因为否则读取将失败。这将把每一列都作为字符串读取。我如何重新推断正确的嵌套框架的数据类型/模式？我想尽量避免单独设置每一列，因为有很多。
可惜我不能编辑CSV本身。

ids_df = pl.read_csv(dataset_path, infer_schema_length=0)

filtered_df = ids_df.filter(~(pl.col("Label") == "Label"))

filtered_df.dtypes

[Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 Utf8,
 ...

字符串
谢谢你的帮忙。

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/77488499/how-to-re-infer-datatypes-on-existing-polars-dataframe

1条答案

按热度按时间

7vhp5slm1#

我不认为Polars有这个功能，但我想我找到了一个有效的方法来解决你的问题：

from io import BytesIO
import polars as pl
dataset_path = "./test_data.csv"
ids_df = pl.read_csv(dataset_path, infer_schema_length=0)
print("ids_df",ids_df)

filtered_df = ids_df.filter(~(pl.col("Label") == "Label"))
print("filtered_df", filtered_df)

# Save data to memory as a IO stream
bytes_io = BytesIO()
filtered_df.write_csv(bytes_io)

# Read from IO stream with infer_schema_lenth != 0
new_df = pl.read_csv(bytes_io)
print("new_df", new_df)
bytes_io.close()

字符串

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