就地更改不起作用，无法通过使用“str.strptime”将另一个 str 列转换为日期时间来添加新列

Question

在下面的演示代码中，我想向数据框中添加一个新列，该数据框将另一列从

str

转换为具有指定格式的

datetime

。

但是，根据输出，没有任何变化。转换结果不会添加

datetime

类型的新列。

为什么对原始数据框的就地更改不起作用？

代码：

data = {
    'Timestamp': [
        "4/7/2024 18:42:10",
        "4/7/2024 18:42:11",
        "4/7/2024 18:42:12"
    ],
    'Date': [
        "3/19/2024",
        "3/19/2024",
        "3/19/2024"
    ],
    'Amount': [
        "1292.23",
        "543.95",
        "679.82"
    ]
}

df = pl.from_dict(data)
print(df, '\n')

df.with_columns(
    pl.col('Timestamp')
      .str.strptime(pl.Datetime, "%m/%d/%Y %H:%M:%S")
      .alias('dt_f')
)

print(df)

输出

shape: (3, 3)
┌───────────────────┬───────────┬─────────┐
│ Timestamp         ┆ Date      ┆ Amount  │
│ ---               ┆ ---       ┆ ---     │
│ str               ┆ str       ┆ str     │
╞═══════════════════╪═══════════╪═════════╡
│ 4/7/2024 18:42:10 ┆ 3/19/2024 ┆ 1292.23 │
│ 4/7/2024 18:42:11 ┆ 3/19/2024 ┆ 543.95  │
│ 4/7/2024 18:42:12 ┆ 3/19/2024 ┆ 679.82  │
└───────────────────┴───────────┴─────────┘ 

shape: (3, 3)
┌───────────────────┬───────────┬─────────┐
│ Timestamp         ┆ Date      ┆ Amount  │
│ ---               ┆ ---       ┆ ---     │
│ str               ┆ str       ┆ str     │
╞═══════════════════╪═══════════╪═════════╡
│ 4/7/2024 18:42:10 ┆ 3/19/2024 ┆ 1292.23 │
│ 4/7/2024 18:42:11 ┆ 3/19/2024 ┆ 543.95  │
│ 4/7/2024 18:42:12 ┆ 3/19/2024 ┆ 679.82  │
└───────────────────┴───────────┴─────────┘

分配给新的数据框有效：

df_formated = df.with_columns(
    pl.col('Timestamp')
      .str.strptime(pl.Datetime, "%m/%d/%Y %H:%M:%S")
      .alias('dt_f')
)

print(df_formated)

新数据帧的输出

shape: (3, 4)
┌───────────────────┬───────────┬─────────┬─────────────────────┐
│ Timestamp         ┆ Date      ┆ Amount  ┆ dt_f                │
│ ---               ┆ ---       ┆ ---     ┆ ---                 │
│ str               ┆ str       ┆ str     ┆ datetime[μs]        │
╞═══════════════════╪═══════════╪═════════╪═════════════════════╡
│ 4/7/2024 18:42:10 ┆ 3/19/2024 ┆ 1292.23 ┆ 2024-04-07 18:42:10 │
│ 4/7/2024 18:42:11 ┆ 3/19/2024 ┆ 543.95  ┆ 2024-04-07 18:42:11 │
│ 4/7/2024 18:42:12 ┆ 3/19/2024 ┆ 679.82  ┆ 2024-04-07 18:42:12 │
└───────────────────┴───────────┴─────────┴─────────────────────┘

Answer 1

在您的代码中，您使用

df.with_columns()

添加新列。但是，因为您没有将

df.with_columns()

的结果分配回

df

，所以数据框

 df

在操作后保持不变。您需要做的是以下操作。

import polars as pl

data = {
    'Timestamp': [
        "4/7/2024 18:42:10",
        "4/7/2024 18:42:11",
        "4/7/2024 18:42:12"
    ],
    'Date': [
        "3/19/2024",
        "3/19/2024",
        "3/19/2024"
    ],
    'Amount': [
        "1292.23",
        "543.95",
        "679.82"
    ]
}

df = pl.from_dict(data)
print("Original DataFrame:")
print(df, '\n')

df = df.with_columns(
    pl.col('Timestamp')
      .str.strptime(pl.Datetime, "%m/%d/%Y %H:%M:%S")
      .alias('dt_f')
)

print("Modified DataFrame:")
print(df)

所以

Original DataFrame:
shape: (3, 3)
┌───────────────────┬───────────┬─────────┐
│ Timestamp         ┆ Date      ┆ Amount  │
│ ---               ┆ ---       ┆ ---     │
│ str               ┆ str       ┆ str     │
╞═══════════════════╪═══════════╪═════════╡
│ 4/7/2024 18:42:10 ┆ 3/19/2024 ┆ 1292.23 │
│ 4/7/2024 18:42:11 ┆ 3/19/2024 ┆ 543.95  │
│ 4/7/2024 18:42:12 ┆ 3/19/2024 ┆ 679.82  │
└───────────────────┴───────────┴─────────┘ 

Modified DataFrame:
shape: (3, 4)
┌───────────────────┬───────────┬─────────┬─────────────────────┐
│ Timestamp         ┆ Date      ┆ Amount  ┆ dt_f                │
│ ---               ┆ ---       ┆ ---     ┆ ---                 │
│ str               ┆ str       ┆ str     ┆ datetime[μs]        │
╞═══════════════════╪═══════════╪═════════╪═════════════════════╡
│ 4/7/2024 18:42:10 ┆ 3/19/2024 ┆ 1292.23 ┆ 2024-04-07 18:42:10 │
│ 4/7/2024 18:42:11 ┆ 3/19/2024 ┆ 543.95  ┆ 2024-04-07 18:42:11 │
│ 4/7/2024 18:42:12 ┆ 3/19/2024 ┆ 679.82  ┆ 2024-04-07 18:42:12 │
└───────────────────┴───────────┴─────────┴─────────────────────┘