pandera.engines.polars_engine.Category

class pandera.engines.polars_engine.Category(categories=None)[source]

Pandera 分类数据类型用于 polars。

属性

auto_coerce

在所有情况下是否强制转换为True

categories

continuous

数字数据类型是否是连续的。

ordered

方法

__init__(categories=None)[source]
check(pandera_dtype, data_container=None)[source]

检查 pandera DataType 是否等价。

Parameters:

  • pandera_dtype (DataType) – 预期 DataType。

  • data_container (Union[LazyFrame, PolarsData, None]) – 数据容器，用于需要实际数据进行验证的数据类型。

Return type:

Union[bool, Iterable[bool]]

Returns:

布尔标量或布尔标量的可迭代对象，指示哪些元素通过了检查。

coerce(data_container)[source]

将数据容器强制转换为数据类型。

Return type:

LazyFrame

coerce_value(value)[source]

将一个值强制转换为特定类型。

try_coerce(data_container)[source]

强制数据容器为数据类型，

如果强制转换失败，则引发 ParserError :raises: ParserError: 如果强制转换失败

Return type:

LazyFrame

__call__(data_container)[source]

将数据容器强制转换为数据类型。