学ぶコアコンテキスト Select と With_columns の比較

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PolarsのDataFrameで新しい列を作成したり、既存の列を修正したりする必要がよくあります。これに不可欠な2つのメソッドが select と with_columns です。それぞれ異なる目的があり、使い分けを理解することで、より明確で効率的なコードを書くことができます。たとえば、games_df というDataFrameがあり、positive_reviews、negative_reviews、total_reviews という列があるとします。各ゲームの肯定的なレビューの割合を計算したい場合、select を使って計算結果のみを含む新しいDataFrameを作成することも、with_columns を使って既存のDataFrameに新しい列を追加することもできます。

ビデオレッスンでは、両方のアプローチのデモンストレーションが行われます。まず、select を使って positive_pct という新しい列を持つDataFrameを作成します。この列は positive_reviews / total_reviews で計算されます。


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import polars as pl

# Sample DataFrame
games_df = pl.DataFrame({
    "game": ["Game A", "Game B"],
    "positive_reviews": [80, 50],
    "negative_reviews": [20, 50],
    "total_reviews": [100, 100]
})

# Using select to create a new DataFrame with only the calculated column
positive_pct_df = games_df.select(
    (pl.col("positive_reviews") / pl.col("total_reviews")).alias("positive_pct")
)
print("Result of select (only positive_pct column):")
print(positive_pct_df)

# Using with_columns to add a new column to the existing DataFrame
games_df = games_df.with_columns(
    (pl.col("negative_reviews") / pl.col("total_reviews")).alias("negative_pct")
)
print("\nResult of with_columns (original columns plus negative_pct):")
print(games_df)

次に、with_columns を使って negative_pct のような新しい列を既存のDataFrameに追加する方法を紹介します。この列は negative_reviews / total_reviews で計算されます。


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# Using with_columns to add a new column to the existing DataFrame
games_df = games_df.with_columns(
    (pl.col("negative_reviews") / pl.col("total_reviews")).alias("negative_pct")
)
print(games_df)

select は指定した列のみを含む新しい DataFrame を返し、with_columns は既存の DataFrame に列を追加または更新します。この違いは、データ変換の構造を決定する際に重要です。 select と with_columns の違いを明確にするため、以下の比較表を参照してください。この表は主な違いをまとめ、それぞれのメソッドの簡潔な例を示しています。

select を使用すると、指定した列のみを含む新しい DataFrame が作成されます。これは、特定の列や計算値のサブセットに注目したい場合に有用です。一方、with_columns は、同じ DataFrame 内で新しい列を追加したり既存の列を更新したりするのに適しており、他のすべての列を保持します。

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