How to change variables (or recreate) dataframe, with another boolean mask Polars DataFrame?So not just single column vectors (Series), but both a DataFrame.
So set the following to 1000, where amount > 270, value at the bottom would become 1000
Input:
apples[0].amount apples[1].amount... apples[3].amount apples[4].amount 0 NaN 321.68012 ... NaN NaN 1 NaN NaN ... NaN 259.70487 2 NaN NaN ... NaN 259.70487 3 NaN NaN ... NaN 259.70487 4 NaN NaN ... NaN 259.70487 ... ... ... ... ... ... 440582 79.57273 NaN ... NaN NaN 440583 NaN NaN ... NaN NaN 440584 NaN NaN ... NaN NaN 440585 NaN NaN ... NaN NaN 440586 NaN NaN ... 299.91544 NaN [440587 rows x 5 columns]Expected Output:
apples[0].amount apples[1].amount... apples[3].amount apples[4].amount 0 NaN 1000.00000 ... NaN NaN 1 NaN NaN ... NaN 259.70487 2 NaN NaN ... NaN 259.70487 3 NaN NaN ... NaN 259.70487 4 NaN NaN ... NaN 259.70487 ... ... ... ... ... ... 440582 79.57273 NaN ... NaN NaN 440583 NaN NaN ... NaN NaN 440584 NaN NaN ... NaN NaN 440585 NaN NaN ... NaN NaN 440586 NaN NaN ... 1000.00000 NaN [440587 rows x 5 columns]Another example:cum_sum_volume_apples input:
apples[0].amount apples[1].amount ... apples[3].amount apples[4].amount0 321.66164 1322.18012 ... 1581.98712 1683.343881 321.66164 574.39164 ... 849.15207 1260.204872 321.66164 574.39164 ... 849.15207 1260.204873 321.66164 574.39164 ... 849.15207 1260.204874 321.66164 574.39164 ... 849.15207 1260.20487... ... ... ... ... ...440582 1080.07273 1089.38273 ... 3248.32543 3266.94847440583 9.06278 26.69990 ... 1107.99783 1117.30783440584 346.34516 363.98228 ... 1445.28021 1454.59021440585 346.34516 363.98228 ... 882.09418 891.40418440586 426.89556 773.24072 ... 1300.41544 1308.98974[440587 rows x 5 columns]at_or_above_threshold_mask ~1000
apples[0].amount apples[1].amount ... apples[3].amount apples[4].amount0 False True ... False False1 False False ... False True2 False False ... False True3 False False ... False True4 False False ... False True... ... ... ... ... ...440582 True False ... False False440583 False False ... False False440584 False False ... False False440585 False False ... False False440586 False False ... True False[440587 rows x 5 columns]How to filter on just the true values, with the at_threshold_mask, on another dataframe with the same x/y length? (a sample could include a mask on the already existing cum_sum_volume_apples above)
cum_sum_all = pl.cum_sum_horizontal("*")at_or_above_threshold_boolean_cum_sum = ( (cum_sum_volume_apples >= volume_threshold).select(cum_sum_all).unnest("cum_sum") )at_or_above_threshold_mask = at_or_above_threshold_boolean_cum_sum >= 1at_threshold_mask = at_or_above_threshold_boolean_cum_sum == 1