pandas使い慣れてからpolars使い始めてみると、pd.hogehogeに対応する処理なんだっけ?
となることが多発するので逆引き辞書的なものを用意。
実務で使いたくなったものだけにフォーカスして、捜索性を高めるつもり。。。
どんどん追記予定。
総花的にやってるものは充実しているので参考記事として掲載。
Pandas→Polarsの記法
query→filter
行選択する際に使う。他にも記法はあるが、可読性が高い。
polarsではfilterを使う。(dplyrみたい)
条件の書き方が少し違う。
条件でin[]でlist内のどれかに一致するものを抽出したい!
という際の記法がさっと出てこなかったのでそれも記載。
#fruits列の値が'apple','banana','orange'のどれかに一致する行を抽出
# pandasの記法
pddf.query("fruits in ['apple','banana','orange']")
# polarsの記法
pldf.filter(pl.col('fruits').is_in(['apple','banana','orange']))
参考記事
![](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fcdn.qiita.com%2Fassets%2Fpublic%2Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png?ixlib=rb-4.0.0&w=1200&mark64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9cGFuZGFzJUUzJTgxJThCJUUzJTgyJTg5JUU3JUE3JUJCJUU4JUExJThDJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJUU0JUJBJUJBJUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJTIwcG9sYXJzJUU0JUJEJUJGJUU3JTk0JUE4JUUzJTgyJUFDJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJTg5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz05MjlhZmNiNGQ0MTY5NmE1MzNiNDIyNzYwMzY3ZWE4MQ&mark-x=142&mark-y=57&blend64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBua2F5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03Y2U4M2JiYmViZDJjYWJjM2JjNTM2YWNiNjRiMTc1Yg&blend-x=142&blend-y=486&blend-mode=normal&s=178b97a5b05396463d5160c9faee37ca)
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