SQL sobre dataframes en Python

Polars corre SQL contra dataframes registrados, con planificador y todo.

import polars as pl

intentos = pl.DataFrame({
    "lang": ["python", "rust", "python"],
    "tpm": [104, 98, 91],
})

with pl.SQLContext(intentos=intentos) as ctx:
    respuesta = ctx.execute(
        "SELECT lang, COUNT(*) AS n, AVG(tpm) AS mean_tpm "
        "FROM intentos GROUP BY lang ORDER BY mean_tpm DESC",
        eager=True)
    print(respuesta)

print(intentos.sql("SELECT * FROM self WHERE tpm > 95"))

Cómo funciona

SQLContext registra dataframes bajo nombres.
execute devuelve un LazyFrame, salvo que pidas el collect.
DataFrame.sql es el atajo para un solo dataframe.

Palabras clave y builtins usados aquí

as
print
with

El intento, en números

Líneas: 15
Caracteres a escribir: 374
Tokens: 87
Ritmo de tres estrellas: 115 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 115 tokens por minuto, este intento toma unos 45 segundos.

Escribe este fragmento

Paso 3 de 4 en Lazy y SQL; paso 27 de 32 en Polars.

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