緣起
Polars 是一個以 Rust 語言開發的 「DataFrame」 新興套件，它可以同時在 Rust 及 Python 中使用。Polars 憑藉著 Rust 的執行速度為基礎，讓它在資料處理的領域中， 逐漸流行起來。
但正由於它還在發展初期，目前網路上的參考文章相對較少，中文的內容更是稀有；所以整理了一下這週末的一些研究心得，一來避免自己忘記，二來也在網路上與大家分享，希望慢慢的能讓 Rust 的中文資源可以越來越完整，有朝一日可以在華人世界中流行起來。
本文開始
本週研究的主題是 Polars 裡，對「DataFrame」某個「str」欄位，進行資料型別轉換為「Date」或「Datetime」。資料的轉換可以有多種方式，應該不只限於接下來提到的方法。
建立第一個資料集
為了開始這個操作，我們需要先建立起一個「DataFrame」。
執行後， 可以看到以下的結果：
┌────────────┐
│ trans_date │
│ --- │
│ str │
╞════════════╡
│ 2023-05-01 │
│ 2023-05-02 │
│ 2023-05-03 │
│ 2023-05-04 │
│ 2023-05-05 │
└────────────┘
從執行的結果中，我們可以清楚的看到，目前所建立的「DataFrame」，在「trans_date」的欄位中，它的資料型態為「str」；也就是說，目前它是一個字串。如果我們只有操作到這裡，我想這樣的結果還不致於會有什麼太大的問題，反正只是把結果給顯示出來，頂多做個排序，大致上結果應該都會是正確的。
但如果我們想做的不只是這樣，需要對這個資料集進行一些更細緻的操作呢（例如，對這個資料進行過濾，找出早於／晚於某個日期的記錄）？這個時候，將原本的「str」型態轉換為「Date」型態，相信會是一個更好的選擇。
準備進行轉換
在開始進行轉換之前，我們要對上面的程式碼做一點小小的調整。Polars 的「DataFrame」操作模式有兩種，一為一般模式，二為「Lazy」模式。兩者最大的差別在於，一般模式在每一個功能呼叫時，當下就會對資料集進行操作；但「Lazy」模式則是在最終確認後，才一次執行所有的運算。「Lazy」模式讓我想到多年前學習 Big Data 時，使用 Apache Hadoop 及 Apache Spark，以及這幾年玩機器學習框架 TensorFlow 及 PyTorch 時，對資料集進行操作的方式，實在有異曲同工之妙。
在 Polars 官方的說明文件中，推薦我們使用「Lazy」模式，因此對程式做一些小小的調整：
在上面的程式碼裡，紅色的「 .lazy() 」幫我們把原本的「DataFrame」，轉換為「LazyFrame」。在轉換操作模式後，我們透過下面的操作，要開始對資料集的「trans_date」欄，進行型別轉換：
「.with_column()」 用來為一個「DataFrame」加入一個欄位；過程裡，我們可以透過 Polars 裡的 Expression 描述，來對某一個欄位進行運算操作，並將結果存入這個欄位中。有一點比較特別的是，如果沒有特別再定義別名（alias），則運算後的結果，將會回填到原本指定的欄位中（在我們的例子裡，會寫入 「trans_date」 欄位）。我們即利用這個行為， 來為資料集的特定欄位，進行資料型別的轉換。
執行後，印出資料集的內容如下：
到這裡，我們可以清楚看到欄位的資料型態，已經從原本的「str」變更為「date」。
以下附上完整的程式碼：
留言