polars方法备忘录

• 反选: pl.col('*').exclude('date')

• 聚合：df.groupby(['date','code']).agg()

• 透视: pivot()

• 宽格式转化为长格式:melt

• 分组计算：with_columns([(1/pl.col('code').count()).over('date').alias('weight')

• 展开:agg([pl.col('code'),(1 / pl.col('open').count()).alias('weight')]).explode(['order_book_id'])

• 连接:join()

• 空:is_not_nan() is_not_null()

• 包含: is_in()

• 新增列:with_columns()

• 向上取整: ceil()

• 转换格式：cast()

• 计数：count()

• 条件处理:pl.when().then().otherwise()

• 后缀：suffix()

• 单元格放置列表：pl.concat_list(
  [pl.col('high') - pl.col('low'),
  (pl.col('high') - pl.col('pre_close')).abs(),
  (pl.col('low') - pl.col('pre_close')).abs()]).list.max().alias('TR'),

• groupby_rolling: data.with_columns(
  pl.col('date').cumcount().cast(pl.Int64).over('order_book_id').alias('index')
  ).groupby_rolling('index', period=f'{n}i', by='order_book_id', check_sorted = False
  ).agg([
  pl.col('date').last(),
  pl.col('close').rank().alias(f'{n}_close_rank'),
  pl.col('date').count().alias('count')
  ]).filter(pl.col('count')==n).with_columns(
  (
  (pl.col(f'{n}_close_rank').list[-1]) / n * 100

                          ).alias('factor')
                      ).select(['date', 'order_book_id', 'factor'])\
                              .rename({'order_book_id': 'code'})\
                  .sort(['date', 'code'])