Berechnen Sie effizient die Zeitdifferenz zwischen Zeilen im Polarsdatenrahmen nach Gruppen: Tiefenanalyse über () Fensterfunktion

In diesem Tutorial wird erläutert, wie die Zeitdifferenz zwischen aufeinanderfolgenden Sitzungen für jede eindeutige ID in Polars DataFrame effizient berechnet werden kann. Durch die Nutzung von Polars 'leistungsstarker über () Fensterfunktion in Kombination mit Diff () und dt.total_seconds () können ineffiziente Iteration oder MAP_GROUPS-Operationen vermieden werden, wodurch die Zeitreihen-Analyse in der Gruppenzeitreihe in der Gruppen in der Gruppe erreicht wird, dass der Zeitunterschied für die erste Sitzung Null ist.

Einführung: Die Herausforderung der Berechnung der Zeitunterschiede nach Gruppen

Bei Datenanalyseaufgaben müssen wir häufig Zeitreihendaten verarbeiten und das Zeitintervall zwischen aufeinanderfolgenden Ereignissen innerhalb desselben Satzes berechnen. In der Benutzerverhaltensanalyse kann beispielsweise die Zeitdifferenz zwischen zwei Sitzungen pro Benutzer berechnet werden. Wenn das Datenvolumen riesig ist, wird die effiziente Ausführung dieser Aufgabe zu einem zentralen Problem. Herkömmliche iterative oder Verwendung erweiterter Funktionen wie MAP und Apply sind in Hochleistungsdatenrahmenbibliotheken wie Polaren häufig ineffizient, da sie die Optimierungsfunktionen der zugrunde liegenden Schicht der Polare nicht vollständig nutzen können.

Dieses Tutorial zeigt, wie dieses Problem in einer effizienten und polaren -Best Practice unter Verwendung der deklarativen Expression API von Polaren, insbesondere der leistungsstarken over () Fensterfunktion, gelöst werden kann.

Polarslösung: Hebelwirkung über () Fensterfunktion

Polars liefert eine Fensterfunktion, die über () genannt wird (), mit der wir aggregierte oder transformierte Operationen innerhalb einer bestimmten Gruppe (Partition) durchführen können, ohne explizit mit Group_BY () zu verwenden. Dies ist sehr effektiv für Aufgaben wie die Berechnung der Unterschiede zwischen Zeilen innerhalb von Gruppen.

Die Kernidee ist:

1. Wenden Sie die Diff () -Funktion auf die Zeitstempelspalte an, um die Zeitdifferenz zwischen benachbarten Zeilen zu berechnen.
2. Konvertiert die zeitliche Differenz in die Gesamtsekunden (oder andere erforderliche Einheiten).
3. Verwenden Sie Over ("ID"), um die obigen Operationen auf jede eindeutige ID -Gruppe zu beschränken.
4. Verarbeitung des ersten Elements jeder Gruppe, sein Diff () -Ergebnis ist null, das normalerweise mit 0 gefüllt ist.

Im Folgenden finden Sie spezifische Implementierungsschritte und Code -Beispiele:

1. Daten vorbereiten

Zunächst erstellen wir einen Beispieldatenframe mit ID- und Zeitstempelspalten. Um sicherzustellen, dass der Zeitstempel korrekt berechnet wird, müssen wir ihn in den DateTime -Polaren -Typ konvertieren.

 Polare als PL importieren
Pandas als PD importieren

# Erstellen Sie einen Beispielpandas -Datenframe
Data = {
    'Id': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
    'TIMESTAMP': ['2023-01-01 10:00:00', '2023-01-01 10:30:00', '2023-01-01 11:00:00', '2023-01-01 12:00:00', '2023-01-01 12:30:00' ',' 2023-01-01-01 13:00:00 ''
}

df_pd = pd.dataframe (Daten)

# Konvertieren Sie in Polars DataFrame und stellen Sie sicher, dass TimeStamp datetime type sissions_features = pl.from_pandas (df_pd) .with_columns (
   pl.col ("timestamp"). str. to_datetime ()
)

print ("Original Polars DataFrame:")
drucken (Sitzungen_Features)

Ausgabe:

 Original Polars DataFrame:
Form: (6, 2)
"
│ ID ┆ TIMESTAMP │
│ --- ┆ --- ┆
│ str ┆ DateTime [μs] │
╞═══════════════════════════════════════════════════════════════════╡
│ A ┆ 2023-01-01 10:00:00 │
│ A ┆ 2023-01-01 10:30:00 │
│ A ┆ 2023-01-01 11:00:00 │
│ B ┆ 2023-01-01 12:00:00 │
│ B ┆ 2023-01-01 12:30:00 │
│ B ┆ 2023-01-01 13:00:00 │
"

2. Verwenden Sie über (), um den Zeitunterschied zu berechnen

Jetzt verwenden wir in Verbindung mit Over () mit _columns (), um eine neue Spalte von Time_Between_Sessions zu erstellen.

 SESSIONS_WITH_TIME_DIFF = SESSIONS_Features.with_columns (
  PL.COL ("TIMESTAMP")
    .diff () # Berechnen Sie die Zeitdifferenz zwischen der aktuellen Zeile und der vorherigen Zeile.
    .Fill_null (0) # Füllen Sie den ersten Differenz (null) jeder ID -Gruppe auf 0 aus
    .over ("id") # Führen Sie die obige Operation in jeder 'id' Group.alias ("time_between_Sessions") # Nennen
)

print ("\ npolars DataFrame Nach Berechnung des Zeitunterschieds:")
drucken (sissions_with_time_diff)

Ausgabe:

 Polars DataFrame Nach Berechnung des Zeitunterschieds:
Form: (6, 3)
"
│ ID ┆ TIMESTAMP ┆ TIME_BETWEEN_ESSIONS │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆
│ str ┆ DateTime [μs] ┆ i64 │
╞═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
│ A ┆ 2023-01-01 10:00:00 ┆ 0 │
│ A ┆ 2023-01-01 10:30:00 ┆ 1800 │
│ A ┆ 2023-01-01 11:00:00 ┆ 1800 │
│ B ┆ 2023-01-01 12:00:00 ┆ 0 │
│ B ┆ 2023-01-01 12:30:00 ┆ 1800 │
│ B ┆ 2023-01-01 13:00:00 ┆ 1800 │
"

Code Parsen:

• PL.COL ("TIMESTAMP"): Wählen Sie die zum Bedienung der Zeitstempelspalte aus.
• .diff (): Dies ist eine Sequenzmethode, die die Differenz zwischen dem aktuellen Element und seinem vorherigen Element berechnet. Wenn sie in einer Zeitstempelspalte verwendet werden, wird ein Wert der Typdauer zurückgegeben. Für den ersten Zeitstempel jeder ID wird das Ergebnis null sein, da es kein vorheriges Element gibt.
• .dt.total_seconds (): Der DT -Accessor wird verwendet, um DateTime- und Dauertypen zu verarbeiten. Die Total_seconds () -Methode wandelt den Wert der Typdauer in eine Gesamtzahl von Sekunden (integraler oder schwimmender Punkt) um, wodurch die Zeitdifferenz erleichtert zu quantifizieren und zu analysieren kann.
• .Fill_null (0): Nach der Diff () -Operation ist der Zeitunterschied für die erste Sitzung jeder ID -Gruppe null. Wir wollen es normalerweise als 0 darstellen, was bedeutet, dass dies der Ausgangspunkt der Gruppe ist, ohne eine "vor" -Session.
• .over ("id"): Dies ist die Schlüsselfensterfunktion. Es fordert Polars an, die Spalte der ID als Gruppierungsschlüssel bei der Ausführung des Diff (). Dt.Total_seconds () zu verwenden. FILL_NULL (0) Kettenbetrieb. Dies bedeutet, dass die Operationen von Diff () und fill_null () in jeder unabhängigen ID -Partition und nicht im gesamten Datenrahmen unabhängig durchgeführt werden.
• .alias ("time_between_sesions"): Weisen Sie der neu generierten Spalte einen klaren Namen zu.

Leistungsüberlegungen und Best Practices

• Vermeiden Sie Karten und bewerben Sie sich: In Polaren sollten Sie versuchen, Funktionen wie MAP-, Anwenden- oder MAP_GROUPS zu vermeiden, insbesondere wenn Sie sich mit großen Datensätzen befassen. Diese Funktionen verursachen häufig Leistungs Engpässe, da sie möglicherweise die Intervention des Python -Dolmetschers erfordern und die Rostoptimierung und die parallele Rechenleistung nicht nutzen können, die zugrunde liegen. Die over () Fensterfunktion ist Teil der polaren -deklarativen Expressions -API, die auf Rostebene optimiert und parallelisiert werden kann, um eine hervorragende Leistung zu erzielen.
• Vorteile der Polars Expression API: Die Expression API von Polars ermöglicht es Benutzern, die Rechenlogik auf deklarative Weise zu definieren. Die Polars -Engine kann Abfragoptimierung, Prädikat -Pushdown, Spaltenbeschneidung und andere Vorgänge für diese Ausdrücke durchführen, um eine optimale Leistung während der Ausführung zu erzielen.
• Die Bedeutung der Datensortierung: Die Funktion Diff () hängt von der Reihenfolge der Zeilen ab. Stellen Sie sicher, dass die Daten durch ID und Zeitstempel korrekt sortiert werden, bevor die Zeitdifferenzberechnung durchgeführt wird. Im obigen Beispiel wurden die Daten im Voraus nach ID und Zeitstempel sortiert, sodass keine zusätzlichen Sortierschritte erforderlich sind. Wenn die ursprünglichen Daten nicht sortiert sind, müssen Sie SESSIONS_Features.sort (["ID", "Timestamp"]) verwenden, um zuerst zu sortieren.

Zusammenfassen

Durch dieses Tutorial haben wir gelernt, wie man Polars 'over () Fensterfunktion verwendet, um die Zeitdifferenz zwischen den durch die Gruppe im Datenrahmen geteilten Zeitdifferenz effizient zu berechnen. Diese Methode ist in Code nicht nur präzise, sondern auch die Hochleistungsmerkmale von Polaren und vermeidet Leistungsprobleme, die durch herkömmliche Iterationen oder Kartenfunktionen verursacht werden. Das Mastering der Over () -Funktion ist eine der wichtigsten Fähigkeiten, um Polare effizient für die Datenanalyse zu verwenden, insbesondere bei der Verarbeitung gruppierter Zeitreihendaten. In den tatsächlichen Projekten ist die Priorisierung der von Polars bereitgestellten Verwendung von integrierten Ausdrücken und Fensterfunktionen ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Datenverarbeitungseffizienz und der Codequalität.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBerechnen Sie effizient die Zeitdifferenz zwischen Zeilen im Polarsdatenrahmen nach Gruppen: Tiefenanalyse über () Fensterfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!