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pl.concat([train, test], how="diagonal")

diagonal: 結合した際に、一方のデータフレームにない列データをnullにする。

vertical: pd.concat([train, test], axis=0)

horizontal: pd.concat([train, test], axis=1)

vertical_relaxed(relaxed): relaxedはconcatした際に、同じ列名でも異なるデータ型を寄りより汎用性のあるデータ型に変換する。

https://docs.pola.rs/api/python/stable/reference/api/polars.concat.html

assert_frame_equalデータのどの部分が異なるかを比較してくれるツール。

データが一致しないとエラーが出る。

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polarsのtrain[FEATURE_COLS]とtrain.select(FEATURE_COLS)の違い。

FEATURE_COLSが一つの時、

• 前者はpolars.dataframe.frame.DataFrame
• 後者はpolars.series.series.Series

となる。

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polarsで新しい特徴量を追加する

外部のデータから作ったもの(例: oofで作成したデータフレームと同じサイズのnumpy配列など)の場合、
data.with_columns(pl.Series(array, dtype="指定したければ").align("add_data"))

指定しない場合だと、元のデータ型に合わせてデータ型を調整する。

しかしfloat16に関しては、polarsが対応していないので、float32となる。

polarsのオプション設定

• 表示する行数を変更する時

pl.Config.set_tbl_rows(50)

• 表示する行数を一時的に変更する時

with pl.Config() as cfg:
    cfg.set_tbl_rows(10)
    print(sub.head(20))

なおtblはtableの意味????