以下是一个概括性的Markdown格式总结:
Polars 连接操作指南
Polars 支持多种连接操作,允许您将两个或多个 DataFrame 连接在一起。
左连接
左连接是一种连接方式,它保留左 DataFrame 中的所有行,即使右 DataFrame 中没有匹配的行。
示例代码:左连接
import polars as pl
# 创建两个示例 DataFrame
df_a = pl.DataFrame({"a": [1, 2, 1, 1], "b": ["a", "b", "c", "c"], "c": [0, 1, 2, 3]})
df_b = pl.DataFrame({"foo": [1, 1, 1], "bar": ["a", "c", "c"], "ham": ["let", "var", "const"]})
# 执行左连接
out = df_a.join(df_b, left_on=["a", "b"], right_on=["foo", "bar"], how="left")
内连接
内连接是一种连接方式,它只保留两个 DataFrame 中都有匹配行的行。
示例代码:内连接
# 执行内连接
out = df_a.join(df_b, left_on=["a", "b"], right_on=["foo", "bar"], how="inner")
外连接
外连接是一种连接方式,它保留左 DataFrame 和右 DataFrame 中的所有行,即使它们之间没有匹配的行。
示例代码:外连接
# 执行外连接
out = df_a.join(df_b, left_on=["a", "b"], right_on=["foo", "bar"], how="outer")
以上代码展示了如何在 Polars 中进行连接操作。更多详细信息和高级用法,请访问Polars 官方文档。