pandera.engines.polars_engine.DateTime

class pandera.engines.polars_engine.DateTime(time_zone_agnostic=False, time_zone=None, time_unit=None)[source]

Polars 日期时间数据类型。

属性

auto_coerce

在所有情况下是否强制转换为True

continuous

数字数据类型是否是连续的。

time_zone_agnostic

方法

__init__(time_zone_agnostic=False, time_zone=None, time_unit=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。

classmethod from_parametrized_dtype(polars_dtype)[source]

将一个 polars.Decimal 转换为 一个 Pandera pandera.engines.polars_engine.Decimal

try_coerce(data_container)[source]

强制数据容器转换为数据类型, 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。