வரிசை மதிப்புகளின்

Liam Lambert

ஞாயிறு, 1 டிசம்பர், 2024 ’அன்று’ முற்பகல் 5:55:33

துருவங்களுடன் தரவுச் சட்டங்களை வரிசைப்படுத்துதல்: ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி

பைத்தானுடன் பணிபுரியும் எவருக்கும், குறிப்பாக சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, தரவுச் சண்டை என்பது அவசியமான திறமையாகும். 📊 நீங்கள் பகுப்பாய்விற்காக தரவை சுத்தம் செய்தாலும் அல்லது காட்சிப்படுத்தலுக்கு தயார் செய்தாலும், நெடுவரிசைகளை வரிசைப்படுத்துவது பெரும்பாலும் ஒரு முக்கிய படியாகும். குறிப்பிட்ட வரிசை மதிப்புகளின் அடிப்படையில் வரிசையாக்கம் செய்யப்படும்போது அது எப்போதும் நேரடியானதாக இருக்காது.

பல ஆண்டுகளாக பிராந்திய அளவீடுகளுடன் தரவுத்தொகுப்பில் வேலை செய்வதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். சவாலா? நெடுவரிசைகளை அவற்றின் தொடர்புடைய ஆண்டு மதிப்புகளின் வரிசையில் வரிசைப்படுத்துதல், அனைத்தும் "பிராந்திய" நெடுவரிசையை நங்கூரமாக வைத்திருக்கும். இந்த பணிக்கு ஒரு ஆக்கப்பூர்வமான அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது, குறிப்பாக பைத்தானின் போலார்ஸ் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தும் போது.

அதன் வேகம் மற்றும் செயல்திறனுக்காக அறியப்பட்ட போலார்ஸ், தரவு வல்லுநர்களிடையே மிகவும் பிடித்தது. இருப்பினும், அதன் உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் போன்ற நேரங்கள் உள்ளன வரிசைப்படுத்து உடனடியாக ஒரு தீர்வை வழங்க வேண்டாம். குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய உங்கள் தரவைக் கையாளுவதற்கான வழிகளைத் தேடுவதை நீங்கள் காணலாம்.

இந்தக் கட்டுரையில், ஒரு குறிப்பிட்ட வரிசையில் உள்ள மதிப்புகளின் அடிப்படையில் Polars DataFrame நெடுவரிசைகளை எவ்வாறு மறுவரிசைப்படுத்துவது என்பதை ஆராய்வோம். தொடர்புடைய உதாரணத்தைப் பயன்படுத்தி, உங்கள் சொந்த திட்டங்களுக்கு நீங்கள் நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தலாம் என்பதை உறுதிப்படுத்த, செயல்முறையை படிப்படியாக உடைப்போம். 🚀

கட்டளை	பயன்பாட்டின் உதாரணம்
pl.DataFrame()	அகராதியிலிருந்து போலார்ஸ் டேட்டா ஃப்ரேமை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது. இது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை திறமையாக கையாளுகிறது மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் தேர்வு போன்ற செயல்பாடுகளுக்கு அடிப்படையாக அமைகிறது.
df[-1, 1:].to_list()	DataFrame இலிருந்து ஒரு குறிப்பிட்ட வரிசையை பிரித்தெடுக்கிறது (இந்த வழக்கில், கடைசி வரிசை) மற்றும் அதை பைதான் பட்டியலாக மாற்றுகிறது. தனிப்பயன் செயல்பாடுகளுக்கான வரிசை மதிப்புகளை அணுகுவதற்கு இது முக்கியமானது.
df.columns[1:]	"பிராந்திய" நெடுவரிசையைத் தவிர்த்து, இரண்டாவது நெடுவரிசையிலிருந்து தொடங்கி DataFrame இன் நெடுவரிசைப் பெயர்களை வழங்குகிறது. வரிசைப்படுத்த நெடுவரிசைகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது.
dict(zip(column_names, year_row))	நெடுவரிசைப் பெயர்களை அவற்றின் தொடர்புடைய "ஆண்டு" வரிசை மதிப்புகளுக்கு மேப்பிங் செய்யும் அகராதியை உருவாக்குகிறது. அந்த மதிப்புகளின் அடிப்படையில் நெடுவரிசைகளை டைனமிக் வரிசைப்படுத்த இது அனுமதிக்கிறது.
sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])	தனிப்பயன் விசை செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி நெடுவரிசைப் பெயர்களை அவற்றின் தொடர்புடைய "ஆண்டு" மதிப்புகளின் அடிப்படையில் வரிசைப்படுத்துகிறது. இது நெடுவரிசைகளின் சரியான வரிசையை உறுதி செய்கிறது.
np.array(df[-1, 1:].to_list())	"ஆண்டு" வரிசை மதிப்புகளை திறமையான கையாளுதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துவதற்கான NumPy அணிவரிசையாக மாற்றுகிறது, இது வரிசை அடிப்படையிலான செயல்பாடுகளுக்கு மாற்று அணுகுமுறையை நிரூபிக்கிறது.
np.argsort(year_row)	வரிசை ஆண்டு_வரிசையை வரிசைப்படுத்தும் குறியீடுகளை வழங்குகிறது. விரும்பிய வரிசையின்படி நெடுவரிசைப் பெயர்களை மறுவரிசைப்படுத்த இது பயன்படுகிறது.
df.select(['region'] + sorted_columns)	முதலில் "மண்டலம்" நெடுவரிசையைத் தேர்ந்தெடுத்து, வரிசைப்படுத்தப்பட்ட நெடுவரிசைகளைத் தேர்ந்தெடுத்து, விரும்பிய வெளியீட்டை உருவாக்குவதன் மூலம் DataFrame இன் நெடுவரிசைகளை மறுவரிசைப்படுத்துகிறது.
def reorder_columns_by_row(df, row_label)	ஒரு குறிப்பிட்ட வரிசையின் அடிப்படையில் டேட்டாஃப்ரேமில் நெடுவரிசைகளை மறுவரிசைப்படுத்த மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய செயல்பாட்டை வரையறுக்கிறது. சிறந்த மாடுலாரிட்டி மற்றும் மறுபயன்பாட்டிற்கான தர்க்கத்தை இணைக்கிறது.
sorted_columns.tolist()	வரிசைப்படுத்தப்பட்ட நெடுவரிசைப் பெயர்களின் NumPy வரிசையை, Polars இன் select() முறைக்கு இணங்க, மீண்டும் பட்டியலாக மாற்றுகிறது.

நெடுவரிசைகளை துருவங்களில் மாறும் வகையில் வரிசைப்படுத்துதல்

மேலே உருவாக்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்டுகள் ஒரு குறிப்பிட்ட வரிசையில் உள்ள மதிப்புகளின் அடிப்படையில் ஒரு போலார்ஸ் டேட்டாஃப்ரேமில் நெடுவரிசைகளை மாறும் வகையில் மறுவரிசைப்படுத்தும் சவாலை தீர்க்கிறது. அறிக்கைகள் அல்லது காட்சிப்படுத்தல்களுக்கான தரவை மறுசீரமைத்தல் போன்ற காட்சிகளில் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். முதல் ஸ்கிரிப்ட் "ஆண்டு" வரிசையைப் பிரித்தெடுக்கவும், நெடுவரிசைப் பெயர்களை அவற்றின் தொடர்புடைய மதிப்புகளுக்கு வரைபடமாக்கவும் மற்றும் நெடுவரிசைகளை வரிசைப்படுத்தவும் போலார்ஸின் நெகிழ்வுத்தன்மையைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அணுகுமுறை "பிராந்திய" நெடுவரிசை அதன் அசல் நிலையில் இருப்பதையும், அதைத் தொடர்ந்து மறுவரிசைப்படுத்தப்பட்ட நெடுவரிசைகளையும் உறுதி செய்கிறது. சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது அத்தகைய பணிப்பாய்வு அவசியம், அங்கு நெடுவரிசை வரிசையானது அடிப்படை தரவு போக்குகளை பிரதிபலிக்க வேண்டும். 🚀

இரண்டாவது அணுகுமுறையில், நாங்கள் பயன்படுத்துகிறோம் NumPy, எண் கணக்கீடுகளுக்கான சக்திவாய்ந்த நூலகம். வரிசைப்படுத்தும் செயல்பாடுகளுக்கு NumPy வரிசைகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை இந்த முறை விளக்குகிறது. "ஆண்டு" வரிசையை NumPy அணிவரிசையாக மாற்றுவதன் மூலம், குறியீடு பயன்படுத்தி நெடுவரிசைகளின் சரியான வரிசையை திறமையாக கணக்கிடுகிறது argsort. வரிசைப்படுத்தப்பட்ட குறியீடுகள் நெடுவரிசைப் பெயர்களை மறுவரிசைப்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. Polars மற்றும் NumPy இன் இந்த ஒருங்கிணைப்பு பைதான் நூலகங்களின் இயங்குதன்மையைக் காட்டுகிறது, இது உகந்த செயல்திறனை உறுதி செய்யும் போது குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப எளிதாக்குகிறது.

மூன்றாவது ஸ்கிரிப்ட் தர்க்கத்தை மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய செயல்பாட்டில் மடக்கி மட்டுப்படுத்துதலை அறிமுகப்படுத்துகிறது. இந்தச் செயல்பாடு எந்த DataFrame மற்றும் ஒரு இலக்கு வரிசை லேபிளை ஏற்றுக்கொள்கிறது, இது பல்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு மாற்றியமைக்கும். வரிசைப்படுத்தும் தர்க்கத்தை சுருக்கி, பயனர்கள் குறியீட்டை மீண்டும் எழுதாமல் வெவ்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு விரைவாகப் பயன்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, நிஜ உலக சூழ்நிலையில், உங்களிடம் பல ஆண்டுகளாக விற்பனைத் தரவு இருந்தால், DataFrame ஐ கைமுறையாக மறுகட்டமைக்காமல், ஒவ்வொரு ஆண்டும் நெடுவரிசைகளை உடனடியாக மறுவரிசைப்படுத்தலாம். 📊

ஒவ்வொரு தீர்வும் பயன்பாட்டினை மற்றும் செயல்திறன் இரண்டிலும் கவனம் செலுத்துகிறது, திறமையான தரவு கையாளுதலுக்கான சிறந்த நடைமுறைகளை கடைபிடிக்கிறது. இந்த முறைகள் உடனடி சிக்கலைத் தீர்ப்பது மட்டுமல்லாமல் சுத்தமான மற்றும் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீட்டை வலியுறுத்துகின்றன. இத்தகைய நடைமுறைகள் அளவிடுதல் மற்றும் தரவு வளரும்போது அல்லது தேவைகள் மாறும்போது ஸ்கிரிப்டுகள் மதிப்புமிக்கதாக இருப்பதை உறுதிசெய்வதற்கு இன்றியமையாதவை. வேகமாக உருவாகி வரும் தரவு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில், இத்தகைய தீர்வுகள் ஆய்வாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் பல்வேறு சவால்களை நம்பிக்கையுடன் கையாள அதிகாரம் அளிக்கின்றன. 😊

வரிசை மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி போலார்ஸ் டேட்டாஃப்ரேமில் நெடுவரிசைகளை மறுவரிசைப்படுத்துதல்

ஒரு குறிப்பிட்ட வரிசையின் அடிப்படையில் Polars DataFrame நெடுவரிசைகளை மறுவரிசைப்படுத்த பைதான் பின்-இறுதி ஸ்கிரிப்ட்.

import polars as pl
# Create the DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
# Extract the 'Year' row for sorting
year_row = df[-1, 1:].to_list()
# Get column names excluding 'region'
column_names = df.columns[1:]
# Create a mapping of column names to their 'Year' values
column_year_map = dict(zip(column_names, year_row))
# Sort column names based on 'Year' values
sorted_columns = sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])
# Reorder the DataFrame columns
sorted_df = df.select(['region'] + sorted_columns)
print(sorted_df)

மாற்று: போலார்ஸில் நெடுவரிசை வரிசைப்படுத்த நம்பியைப் பயன்படுத்துதல்

நெடுவரிசை மறுவரிசைப்படுத்தலை அடைய வரிசை கையாளுதலுக்கான NumPy உடன் பைதான் பின்-இறுதி ஸ்கிரிப்ட்.

import polars as pl
import numpy as np
# Create the DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
# Convert 'Year' row to NumPy array
year_row = np.array(df[-1, 1:].to_list())
column_names = np.array(df.columns[1:])
# Sort columns using NumPy argsort
sorted_indices = np.argsort(year_row)
sorted_columns = column_names[sorted_indices]
# Reorder the DataFrame columns
sorted_df = df.select(['region'] + sorted_columns.tolist())
print(sorted_df)

டைனமிக் அணுகுமுறை: செயல்பாடுகளுடன் குறியீட்டை மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடியதாக மாற்றுதல்

DataFrame நெடுவரிசைகளை மறுவரிசைப்படுத்துவதற்கான மட்டு அணுகுமுறையுடன் பைதான் ஸ்கிரிப்ட்.

import polars as pl
def reorder_columns_by_row(df, row_label):
    """Reorder DataFrame columns based on a specific row."""
    year_row = df[-1, 1:].to_list()
    column_names = df.columns[1:]
    column_year_map = dict(zip(column_names, year_row))
    sorted_columns = sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])
    return df.select(['region'] + sorted_columns)
# Create DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
sorted_df = reorder_columns_by_row(df, 'Year')
print(sorted_df)

துருவங்களில் நெடுவரிசைகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கான மேம்பட்ட நுட்பங்கள்

வரிசை தரவு மூலம் போலார்ஸ் டேட்டாஃப்ரேமில் நெடுவரிசைகளை வரிசைப்படுத்துவது முக்கிய கவனம் செலுத்தும் அதே வேளையில், இதுபோன்ற நுட்பங்கள் நிஜ-உலக தரவு பணிப்பாய்வுகளுடன் எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கிறது என்பதைப் பற்றி விவாதிப்பது சமமாக முக்கியமானது. நிதி அறிக்கைகள் அல்லது இயந்திரத்தால் உருவாக்கப்பட்ட பதிவுகள் போன்ற உயர் பரிமாண தரவுகளுடன் பணிபுரிய துருவங்கள் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நெடுவரிசை வரிசையாக்கம் தரவின் உள்ளார்ந்த வரிசையுடன் (தேதிகள் போன்றவை) சீரமைக்கும்போது, கீழ்நிலை பகுப்பாய்வை சீரமைக்க உதவுகிறது. உதாரணமாக, "ஆண்டு" மூலம் நெடுவரிசைகளை ஒழுங்கமைப்பது, நேரத் தொடர் அடுக்குகள் போன்ற காட்சிப்படுத்தல்கள் துல்லியமாகவும் உள்ளுணர்வுடனும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

மற்றொரு முக்கியமான அம்சம் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் போலார்ஸின் வேகத்தை மேம்படுத்துவதாகும். போலார்ஸ் ஹூட்டின் கீழ் அப்பாச்சி அம்புக்குறியைப் பயன்படுத்தி நினைவக-திறனுள்ள முறையில் தரவை செயலாக்குகிறது, இது உயர் செயல்திறன் பணிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது. நெடுவரிசை வரிசையாக்கத்தை செயல்படுத்தும்போது, மில்லியன் கணக்கான வரிசைகள் இருந்தாலும், செயல்பாடு வேகமாக இருப்பதை இந்த செயல்திறன் உறுதி செய்கிறது. நீங்கள் தரவுக் கிடங்குகள் அல்லது ETL பைப்லைன்களைக் கையாளுகிறீர்கள் என்றால், நெடுவரிசை மறுவரிசைப்படுத்தலை குறிப்பிட்ட வணிகத் தேவைகளுக்கு ஏற்றவாறு தானியங்குபடுத்தலாம், இது கைமுறையான தலையீட்டின் தேவையைக் குறைக்கும். 🚀

கடைசியாக, தீர்வை மட்டுப்படுத்துவது குறிப்பிடத்தக்க மதிப்பைச் சேர்க்கிறது. செயல்பாடுகளில் வரிசைப்படுத்தும் தர்க்கத்தை மடக்குவது, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய கூறுகளை செயல்படுத்துகிறது, அவை பெரிய தரவு பொறியியல் பணிப்பாய்வுகளில் ஒருங்கிணைக்கப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, பல குழுக்கள் ஒரே தரவுத்தொகுப்பைக் கையாளும் கூட்டுத் திட்டங்களில், இந்த மறுபயன்பாட்டு ஸ்கிரிப்டுகள் வார்ப்புருக்களாகச் செயல்படும், இது நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துகிறது. இத்தகைய நுட்பங்கள், தரவு வல்லுநர்களிடையே ஏன் போலார்ஸ் பெருகிய முறையில் பிரபலமாக உள்ளது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது, இது அளவிடக்கூடிய மற்றும் மாற்றியமைக்கக்கூடிய பணிப்பாய்வுகளுக்கு வலுவான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது. 😊

போலார்ஸில் நெடுவரிசைகளை வரிசைப்படுத்துவது பற்றி அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

நெடுவரிசைகளின் வரிசை அடிப்படையிலான வரிசையாக்கத்தை போலார்ஸ் எவ்வாறு கையாளுகிறது?
தனிப்பயன் தர்க்கத்தின் மூலம் வரிசை அடிப்படையிலான வரிசைப்படுத்தலை போலார்ஸ் அனுமதிக்கிறது. நீங்கள் ஒரு வரிசையின் மதிப்புகளைப் பிரித்தெடுக்கலாம் df[-1, 1:].to_list() மற்றும் அவற்றை வரிசையாக்க விசைகளாகப் பயன்படுத்தவும்.
ஹார்ட்கோடிங் இல்லாமல் நெடுவரிசைகளை மாறும் வகையில் வரிசைப்படுத்த முடியுமா?
ஆம், நெடுவரிசைப் பெயர்கள் மற்றும் வரிசை மதிப்புகளுக்கு இடையே மேப்பிங்கைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் dict(zip(column_names, year_row)), நீங்கள் டைனமிக் வரிசையாக்கத்தை அடையலாம்.
பகுப்பாய்வில் நெடுவரிசை மறுவரிசைப்படுத்தல் ஏன் முக்கியமானது?
நெடுவரிசைகளை மறுவரிசைப்படுத்துவது தரவு தர்க்கரீதியாக சீரமைக்கப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, காட்சிப்படுத்தல்கள் மற்றும் அறிக்கைகளுக்கான வாசிப்புத்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது.
இது போன்ற பணிகளுக்கு பாண்டாக்களை விட போலார்ஸ் வேகமானது எது?
போலார்ஸ் தரவை இணையாக செயலாக்குகிறது மற்றும் அப்பாச்சி அம்பு மூலம் திறமையான நினைவகப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது, பெரிய அளவிலான செயல்பாடுகளில் பாண்டாக்களை விஞ்சுகிறது.
போலார்ஸில் நெடுவரிசை வரிசையாக்கத்தின் போது பிழைகளை எவ்வாறு கையாள்வது?
பிழைகளைக் கையாள, உங்கள் வரிசையாக்க தர்க்கத்தை பிளாக்குகளைத் தவிர்த்து, இலக்கு வரிசை உள்ளதா எனச் சரிபார்ப்பது போன்ற உள்ளீடுகளைச் சரிபார்க்கவும். df.row_count().

வரிசை மதிப்புகளின் அடிப்படையில் நெடுவரிசைகளை ஒழுங்கமைத்தல்

வரிசை மதிப்புகளின் அடிப்படையில் போலார்ஸ் டேட்டாஃப்ரேம் நெடுவரிசைகளை வரிசைப்படுத்துவது ஆர்டர் செய்யப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும். பயன்படுத்தி அணுகுமுறைகளை இந்த கட்டுரை ஆராய்ந்தது மலைப்பாம்பு கட்டமைப்பைத் தக்கவைத்துக்கொண்டு நெடுவரிசைகளை திறம்பட மறுவரிசைப்படுத்த. விவாதிக்கப்பட்ட முறைகள் வலுவானவை மற்றும் வெவ்வேறு காட்சிகளுக்கு ஏற்றவாறு, அவை தரவுச் சண்டைப் பணிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகின்றன. 😊

Polars மற்றும் NumPy போன்ற நூலகங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், சிறிய மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நீங்கள் எளிதாகக் கையாளலாம். இது பகுப்பாய்வு நோக்கங்களுக்காகவோ அல்லது காட்சிப்படுத்தலுக்கான தரவைத் தயாரிப்பதாகவோ இருந்தாலும், இந்த நுட்பங்கள் நெறிப்படுத்தப்பட்ட தீர்வை வழங்குகின்றன. மட்டு மற்றும் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீடு திட்டங்களில் அளவிடுதல் மற்றும் பயனுள்ள ஒத்துழைப்பை உறுதி செய்கிறது.

போலார்ஸ் டேட்டாஃப்ரேம்களை வரிசைப்படுத்துவதற்கான குறிப்புகள் மற்றும் ஆதாரங்கள்

உள்ளடக்கம் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள் உத்தியோகபூர்வ போலார்ஸ் ஆவணத்தால் ஈர்க்கப்பட்டன. மேலும் ஆராயவும் போலார்ஸ் ஆவணப்படுத்தல் .
Python NumPy வழிகாட்டியில் இருந்து NumPy ஐ துருவங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பதற்கான நுட்பங்கள் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன. இல் மேலும் அறிக NumPy ஆவணம் .
பொது பைதான் தரவு கையாளுதல் கருத்துக்கள் கிடைக்கக்கூடிய பயிற்சிகளிலிருந்து பெறப்பட்டன உண்மையான மலைப்பாம்பு .

வரிசை மதிப்புகளின் அடிப்படையில் போலார்ஸ் டேட்டாஃப்ரேம் நெடுவரிசைகளை மறுவரிசைப்படுத்துதல்