02 dataframes

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.13.11%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20DataFrames%0A%20%20%20%20Author%3A%20%5B*Raine%20Hoang*%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJystine)%0A%0A%20%20%20%20In%20this%20tutorial%2C%20we%20will%20go%20over%20the%20central%20data%20structure%20for%20structured%20data%2C%20DataFrames.%20There%20are%20a%20multitude%20of%20packages%20that%20work%20with%20DataFrames%2C%20but%20we%20will%20be%20focusing%20on%20the%20way%20Polars%20uses%20them%20the%20different%20options%20it%20provides.%0A%0A%20%20%20%20%2F%2F%2F%20Note%0A%20%20%20%20The%20following%20tutorial%20has%20been%20adapted%20from%20the%20Polars%20%5Bdocumentation%5D(https%3A%2F%2Fdocs.pola.rs%2Fapi%2Fpython%2Fstable%2Freference%2Fdataframe%2Findex.html).%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Defining%20a%20DataFrame%0A%0A%20%20%20%20At%20the%20most%20basic%20level%2C%20all%20that%20you%20need%20to%20do%20in%20order%20to%20create%20a%20DataFrame%20in%20Polars%20is%20to%20use%20the%20.DataFrame()%20method%20and%20pass%20in%20some%20data%20into%20the%20data%20parameter.%20However%2C%20there%20are%20restrictions%20as%20to%20what%20exactly%20you%20can%20pass%20into%20this%20method.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%23%23%23%20What%20Can%20Be%20a%20DataFrame%3F%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20There%20are%20%5B5%20data%20types%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fpola-rs%2Fpolars%2Fblob%2Fpy-1.29.0%2Fpy-polars%2Fpolars%2Fdataframe%2Fframe.py%23L197)%20that%20can%20be%20converted%20into%20a%20DataFrame.%0A%0A%20%20%20%201.%20Dictionary%0A%20%20%20%202.%20Sequence%0A%20%20%20%203.%20NumPy%20Array%0A%20%20%20%204.%20Series%0A%20%20%20%205.%20Pandas%20DataFrame%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Dictionary%0A%0A%20%20%20%20Dictionaries%20are%20structures%20that%20store%20data%20as%20%60key%3Avalue%60%20pairs.%20Let's%20say%20we%20have%20the%20following%20dictionary%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20dct_data%20%3D%20%7B%22col1%22%3A%20%5B1%2C%202%2C%203%2C%204%5D%2C%20%22col2%22%3A%20%5B%22a%22%2C%20%22b%22%2C%20%22c%22%2C%20%22d%22%5D%2C%20%22col3%22%3A%20%5B1.2%2C%204.2%2C%206.4%2C%203.7%5D%7D%0A%20%20%20%20dct_data%0A%20%20%20%20return%20(dct_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22In%20order%20to%20convert%20this%20dictionary%20into%20a%20DataFrame%2C%20we%20simply%20need%20to%20pass%20it%20into%20the%20data%20parameter%20in%20the%20%60.DataFrame()%60%20method%20like%20so.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(dct_data%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20dct_df%20%3D%20pl.DataFrame(data%20%3D%20dct_data)%0A%20%20%20%20dct_df%0A%20%20%20%20return%20(dct_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20In%20this%20case%2C%20Polars%20turned%20each%20of%20the%20lists%20in%20the%20dictionary%20into%20a%20column%20in%20the%20DataFrame.%20%0A%0A%20%20%20%20The%20other%20data%20structures%20will%20follow%20a%20similar%20pattern%20when%20converting%20them%20to%20DataFrames.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20Sequence%0A%0A%20%20%20%20Sequences%20are%20data%20structures%20that%20contain%20collections%20of%20items%2C%20which%20can%20be%20accessed%20using%20its%20index.%20Examples%20of%20sequences%20are%20lists%2C%20tuples%2C%20and%20strings.%20We%20will%20be%20using%20a%20list%20of%20lists%20in%20order%20to%20demonstrate%20how%20to%20convert%20a%20sequence%20in%20a%20DataFrame.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20seq_data%20%3D%20%5B%5B1%2C%202%2C%203%2C%204%5D%2C%20%5B%22a%22%2C%20%22b%22%2C%20%22c%22%2C%20%22d%22%5D%2C%20%5B1.2%2C%204.2%2C%206.4%2C%203.7%5D%5D%0A%20%20%20%20seq_data%0A%20%20%20%20return%20(seq_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20seq_df%20%3D%20pl.DataFrame(data%20%3D%20seq_data)%0A%20%20%20%20seq_df%0A%20%20%20%20return%20(seq_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Notice%20that%20since%20we%20didn't%20specify%20the%20column%20names%2C%20Polars%20automatically%20named%20them%20%60column_0%60%2C%20%60column_1%60%2C%20and%20%60column_2%60.%20Later%2C%20we%20will%20show%20you%20how%20to%20specify%20the%20names%20of%20the%20columns.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20NumPy%20Array%0A%0A%20%20%20%20NumPy%20arrays%20are%20considered%20a%20sequence%20of%20items%20that%20can%20also%20be%20accessed%20using%20its%20index.%20An%20important%20thing%20to%20note%20is%20that%20all%20of%20the%20items%20in%20an%20array%20must%20have%20the%20same%20data%20type.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np)%3A%0A%20%20%20%20arr_data%20%3D%20np.array(%5Bnp.array(%5B1%2C%202%2C%203%2C%204%5D)%2C%20np.array(%5B%22a%22%2C%20%22b%22%2C%20%22c%22%2C%20%22d%22%5D)%2C%20np.array(%5B1.2%2C%204.2%2C%206.4%2C%203.7%5D)%5D)%0A%20%20%20%20arr_data%0A%20%20%20%20return%20(arr_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(arr_data%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20arr_df%20%3D%20pl.DataFrame(data%20%3D%20arr_data)%0A%20%20%20%20arr_df%0A%20%20%20%20return%20(arr_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Notice%20that%20each%20inner%20array%20is%20a%20row%20in%20the%20DataFrame%2C%20not%20a%20column%20like%20the%20previous%20methods%20discussed.%20Later%2C%20we%20will%20go%20over%20how%20to%20tell%20Polars%20if%20we%20the%20information%20in%20the%20data%20structure%20to%20be%20presented%20as%20rows%20or%20columns.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20Series%0A%0A%20%20%20%20Series%20are%20a%20way%20to%20store%20a%20single%20column%20in%20a%20DataFrame%20and%20all%20entries%20in%20a%20series%20must%20have%20the%20same%20data%20type.%20You%20can%20combine%20these%20series%20together%20to%20form%20one%20DataFrame.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl)%3A%0A%20%20%20%20pl_series%20%3D%20%5Bpl.Series(%5B1%2C%202%2C%203%2C%204%5D)%2C%20pl.Series(%5B%22a%22%2C%20%22b%22%2C%20%22c%22%2C%20%22d%22%5D)%2C%20pl.Series(%5B1.2%2C%204.2%2C%206.4%2C%203.7%5D)%5D%0A%20%20%20%20pl_series%0A%20%20%20%20return%20(pl_series%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20pl_series)%3A%0A%20%20%20%20series_df%20%3D%20pl.DataFrame(data%20%3D%20pl_series)%0A%20%20%20%20series_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%23%20Pandas%20DataFrame%0A%0A%20%20%20%20Another%20popular%20package%20that%20utilizes%20DataFrames%20is%20pandas.%20By%20passing%20in%20a%20pandas%20DataFrame%20into%20.DataFrame()%2C%20you%20can%20easily%20convert%20it%20into%20a%20Polars%20DataFrame.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(dct_data%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Creates%20a%20DataFrame%20from%20a%20dictionary%20using%20pandas%20package%0A%20%20%20%20pd_df%20%3D%20pd.DataFrame(data%20%3D%20dct_data)%0A%0A%20%20%20%20pd_df%0A%20%20%20%20return%20(pd_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pd_df%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Takes%20pandas%20DataFrame%20and%20converts%20it%20into%20Polars%20DataFrame%0A%20%20%20%20pl_df%20%3D%20pl.DataFrame(data%20%3D%20pd_df)%0A%0A%20%20%20%20pl_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Now%20that%20we've%20looked%20over%20what%20can%20be%20converted%20into%20a%20DataFrame%20and%20the%20basics%20of%20it%2C%20let's%20look%20at%20the%20structure%20of%20the%20DataFrame.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20DataFrame%20Structure%0A%0A%20%20%20%20Let's%20recall%20one%20of%20the%20DataFrames%20we%20defined%20earlier.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(dct_df)%3A%0A%20%20%20%20dct_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22We%20can%20see%20that%20this%20DataFrame%20has%204%20rows%20and%203%20columns%20as%20indicated%20by%20the%20text%20beneath%20the%20DataFrame.%20Each%20column%20has%20a%20name%20that%20can%20be%20used%20to%20access%20the%20data%20within%20that%20column.%20In%20this%20case%2C%20the%20names%20are%3A%20%22col1%22%2C%20%22col2%22%2C%20and%20%22col3%22.%20Below%20the%20column%20name%2C%20there%20is%20text%20that%20indicates%20the%20data%20type%20stored%20within%20that%20column.%20%22col1%22%20has%20the%20text%20%22i64%22%20underneath%20its%20name%2C%20meaning%20that%20that%20column%20stores%20integers.%20%22col2%22%20stores%20strings%20as%20seen%20by%20the%20%22str%22%20under%20the%20column%20name.%20Finally%2C%20%22col3%22%20stores%20floats%20as%20it%20has%20%22f64%22%20under%20the%20column%20name.%20Polars%20will%20automatically%20assume%20the%20data%20types%20stored%20in%20each%20column%2C%20but%20we%20will%20go%20over%20a%20way%20to%20specify%20it%20later%20in%20this%20tutorial.%20Each%20column%20can%20only%20hold%20one%20data%20type%20at%20a%20time%2C%20so%20you%20can't%20have%20a%20string%20and%20an%20integer%20in%20the%20same%20column.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Parameters%0A%0A%20%20%20%20On%20top%20of%20the%20%22data%22%20parameter%2C%20there%20are%206%20additional%20parameters%20you%20can%20specify%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20schema%0A%20%20%20%202.%20schema_overrides%0A%20%20%20%203.%20strict%0A%20%20%20%204.%20orient%0A%20%20%20%205.%20infer_schema_length%0A%20%20%20%206.%20nan_to_null%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Schema%0A%0A%20%20%20%20Let's%20recall%20the%20DataFrame%20we%20created%20using%20a%20sequence.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(seq_df)%3A%0A%20%20%20%20seq_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22We%20can%20see%20that%20the%20column%20names%20and%20data%20type%20were%20inferred%20by%20Polars.%20The%20schema%20parameter%20allows%20us%20to%20specify%20the%20column%20names%20and%20data%20type%20we%20want%20for%20each%20column.%20There%20are%203%20ways%20you%20can%20use%20this%20parameter.%20The%20first%20way%20involves%20using%20a%20dictionary%20to%20define%20the%20following%20key%20value%20pair%3A%20column%20name%3Adata%20type.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20pl.DataFrame(seq_data%2C%20schema%20%3D%20%7B%22integers%22%3A%20pl.Int16%2C%20%22strings%22%3A%20pl.String%2C%20%22floats%22%3A%20pl.Float32%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22You%20can%20also%20do%20this%20using%20a%20list%20of%20(column%20name%2C%20data%20type)%20pairs%20instead%20of%20a%20dictionary.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20pl.DataFrame(seq_data%2C%20schema%20%3D%20%5B(%22integers%22%2C%20pl.Int16)%2C%20(%22strings%22%2C%20pl.String)%2C%20(%22floats%22%2C%20pl.Float32)%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Notice%20how%20both%20the%20column%20names%20and%20the%20data%20type%20(text%20underneath%20the%20column%20name)%20is%20different%20from%20the%20original%20%60seq_df%60.%20If%20you%20only%20wanted%20to%20specify%20the%20column%20names%20and%20let%20Polars%20assume%20the%20data%20type%2C%20you%20can%20do%20so%20using%20a%20list%20of%20column%20names.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20pl.DataFrame(seq_data%2C%20schema%20%3D%20%5B%22integers%22%2C%20%22strings%22%2C%20%22floats%22%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22The%20text%20under%20the%20column%20names%20is%20different%20from%20the%20previous%20two%20DataFrames%20we%20created%20since%20we%20didn't%20explicitly%20tell%20Polars%20what%20data%20type%20we%20wanted%20in%20each%20column.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Schema_Overrides%0A%0A%20%20%20%20If%20you%20only%20wanted%20to%20specify%20the%20data%20type%20of%20specific%20columns%20and%20let%20Polars%20infer%20the%20rest%2C%20you%20can%20use%20the%20schema_overrides%20parameter%20for%20that.%20This%20parameter%20requires%20that%20you%20pass%20in%20a%20dictionary%20where%20the%20key%20value%20pair%20is%20column%20name%3Adata%20type.%20Unlike%20the%20schema%20parameter%2C%20the%20column%20name%20must%20match%20the%20name%20already%20present%20in%20the%20DataFrame%20as%20that%20is%20how%20Polars%20will%20identify%20which%20column%20you%20want%20to%20specify%20the%20data%20type.%20If%20you%20use%20a%20column%20name%20that%20doesn't%20already%20exist%2C%20Polars%20won't%20be%20able%20to%20change%20the%20data%20type.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20pl.DataFrame(seq_data%2C%20schema_overrides%20%3D%20%7B%22column_0%22%3A%20pl.Int16%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20Notice%20here%20that%20only%20the%20data%20type%20in%20the%20first%20column%20changed%20while%20Polars%20inferred%20the%20rest.%0A%0A%20%20%20%20It%20is%20important%20to%20note%20that%20if%20you%20only%20use%20the%20schema_overrides%20parameter%2C%20you%20are%20limited%20to%20how%20much%20you%20can%20change%20the%20data%20type.%20In%20the%20example%20above%2C%20we%20were%20able%20to%20change%20the%20data%20type%20from%20int32%20to%20int16%20without%20any%20further%20parameters%20since%20the%20data%20type%20is%20still%20an%20integer.%20However%2C%20if%20we%20wanted%20to%20change%20the%20first%20column%20to%20be%20a%20string%2C%20we%20would%20get%20an%20error%20as%20Polars%20has%20already%20strictly%20set%20the%20schema%20to%20only%20take%20in%20integer%20values.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.DataFrame(seq_data%2C%20schema_overrides%20%3D%20%7B%22column_0%22%3A%20pl.String%7D)%0A%20%20%20%20except%20Exception%20as%20e%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22Error%3A%20%7Be%7D%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22If%20we%20wanted%20to%20use%20schema_override%20to%20completely%20change%20the%20data%20type%20of%20the%20column%2C%20we%20need%20an%20additional%20parameter%3A%20strict.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Strict%0A%0A%20%20%20%20The%20strict%20parameter%20allows%20you%20to%20specify%20if%20you%20want%20a%20column's%20data%20type%20to%20be%20enforced%20with%20flexibility%20or%20not.%20When%20set%20to%20%60True%60%2C%20Polars%20will%20raise%20an%20error%20if%20there%20is%20a%20data%20type%20that%20doesn't%20match%20the%20data%20type%20the%20column%20is%20expecting.%20It%20will%20not%20attempt%20to%20type%20cast%20it%20to%20the%20correct%20data%20type%20as%20Polars%20prioritizes%20that%20all%20the%20data%20can%20be%20converted%20without%20any%20loss%20or%20error.%20When%20set%20to%20%60False%60%2C%20Polars%20will%20attempt%20to%20type%20cast%20the%20data%20into%20the%20data%20type%20the%20column%20wants.%20If%20it%20is%20unable%20to%20successfully%20convert%20the%20data%20type%2C%20the%20value%20will%20be%20replaced%20with%20a%20null%20value.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Let's%20see%20an%20example%20of%20what%20happens%20when%20strict%20is%20set%20to%20%60True%60.%20The%20cell%20below%20should%20show%20an%20error.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl)%3A%0A%20%20%20%20data%20%3D%20%5B%5B1%2C%20%22a%22%2C%202%5D%5D%0A%0A%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.DataFrame(data%20%3D%20data%2C%20strict%20%3D%20True)%0A%20%20%20%20except%20Exception%20as%20e%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22Error%3A%20%7Be%7D%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Now%20let's%20try%20setting%20strict%20to%20%60False%60.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20pl.DataFrame(seq_data%2C%20schema_overrides%20%3D%20%7B%22column_0%22%3A%20pl.String%7D%2C%20strict%20%3D%20False)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Since%20we%20allowed%20for%20Polars%20to%20change%20the%20schema%20by%20setting%20strict%20to%20%60False%60%2C%20we%20were%20able%20to%20cast%20the%20first%20column%20to%20be%20strings.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Orient%0A%0A%20%20%20%20Let's%20recall%20the%20DataFrame%20we%20made%20by%20using%20an%20array%20and%20the%20data%20used%20to%20make%20it.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(arr_data)%3A%0A%20%20%20%20arr_data%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(arr_df)%3A%0A%20%20%20%20arr_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Notice%20how%20Polars%20decided%20to%20make%20each%20inner%20array%20a%20row%20in%20the%20DataFrame.%20If%20we%20wanted%20to%20make%20it%20so%20that%20each%20inner%20array%20was%20a%20column%20instead%20of%20a%20row%2C%20all%20we%20would%20need%20to%20do%20is%20pass%20%60%22col%22%60%20into%20the%20orient%20parameter.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(arr_data%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20pl.DataFrame(data%20%3D%20arr_data%2C%20orient%20%3D%20%22col%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22If%20we%20wanted%20to%20do%20the%20opposite%2C%20then%20we%20pass%20%60%22row%22%60%20into%20the%20orient%20parameter.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(seq_df)%3A%0A%20%20%20%20seq_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pl%2C%20seq_data)%3A%0A%20%20%20%20pl.DataFrame(data%20%3D%20seq_data%2C%20orient%20%3D%20%22row%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Infer_Schema_Length%0A%0A%20%20%20%20Without%20setting%20the%20schema%20ourselves%2C%20Polars%20uses%20the%20data%20provided%20to%20infer%20the%20data%20types%20of%20the%20columns.%20It%20does%20this%20by%20looking%20at%20each%20of%20the%20rows%20in%20the%20data%20provided.%20You%20can%20specify%20to%20Polars%20how%20many%20rows%20to%20look%20at%20by%20using%20the%20infer_schema_length%20parameter.%20For%20example%2C%20if%20you%20were%20to%20set%20this%20parameter%20to%205%2C%20then%20Polars%20would%20use%20the%20first%205%20rows%20to%20infer%20the%20schema.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20NaN_To_Null%0A%0A%20%20%20%20If%20there%20are%20np.nan%20values%20in%20the%20data%2C%20you%20can%20convert%20them%20to%20null%20values%20by%20setting%20the%20nan_to_null%20parameter%20to%20%60True%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Summary%0A%0A%20%20%20%20DataFrames%20are%20a%20useful%20data%20structure%20that%20can%20be%20used%20to%20organize%20and%20perform%20additional%20analysis%20on%20your%20data.%20In%20this%20notebook%2C%20we%20have%20learned%20how%20to%20define%20DataFrames%2C%20what%20can%20be%20a%20DataFrame%2C%20the%20structure%20of%20it%2C%20and%20additional%20parameters%20you%20can%20set%20while%20creating%20it.%20%0A%0A%20%20%20%20In%20order%20to%20create%20a%20DataFrame%2C%20you%20pass%20your%20data%20into%20the%20.DataFrame()%20method%20through%20the%20data%20parameter.%20The%20data%20you%20pass%20through%20must%20be%20either%20a%20dictionary%2C%20sequence%2C%20array%2C%20series%2C%20or%20pandas%20DataFrame.%20Once%20defined%2C%20the%20DataFrame%20will%20separate%20the%20data%20into%20different%20columns%20and%20the%20data%20within%20the%20column%20must%20have%20the%20same%20data%20type.%20There%20exists%20additional%20parameters%20besides%20data%20that%20allows%20you%20to%20further%20customize%20the%20ending%20DataFrame.%20Some%20examples%20of%20these%20are%20orient%2C%20strict%2C%20and%20infer_schema_length.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20return%20mo%2C%20np%2C%20pd%2C%20pl%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A