Mesma resposta que em esta pergunta , parece bastante duplicado IMO.
Você pode usar os construtores para isso ou coletar de iteradores. Coletar de iteradores geralmente é rápido, mas neste caso requer que você faça um loop no
Vec<Country> duas vezes, então você deve comparar. Abaixo está uma função de exemplo para ambas as soluções mostradas.
use polars::prelude::*;
struct Country {
country: String,
count: i64,
}
fn example_1(values: &[Country]) -> (Series, Series) {
let ca_country: Utf8Chunked = values.iter().map(|v| &*v.country).collect();
let ca_count: NoNull<Int64Chunked> = values.iter().map(|v| v.count).collect();
let mut s_country: Series = ca_country.into();
let mut s_count: Series = ca_count.into_inner().into();
s_country.rename("country");
s_count.rename("country");
(s_count, s_country)
}
fn example_2(values: &[Country]) -> (Series, Series) {
let mut country_builder = Utf8ChunkedBuilder::new("country", values.len(), values.len() * 5);
let mut count_builder = PrimitiveChunkedBuilder::<Int64Type>::new("count", values.len());
values.iter().for_each(|v| {
country_builder.append_value(&v.country);
count_builder.append_value(v.count)
});
(
count_builder.finish().into(),
country_builder.finish().into(),
)
}
Depois de obter a
Series , você pode usar DataFrame::new(columns) onde columns: Vec<Series> para criar um DataFrame . Aliás, se você quer desempenho máximo, eu realmente recomendo connector-x . Tem integração de polares e setas e tem um desempenho insano.
