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Sub-skill of polars: Common Issues.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/vamseeachanta/workspace-hub --skill polars-common-issuesコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | polars-common-issues |
| description | Sub-skill of polars: Common Issues. |
| version | 1.0.0 |
| category | data-analysis |
| type | reference |
| scripts_exempt | true |
Issue: Out of Memory
# Solution 1: Use streaming
result = lf.collect(streaming=True)
# Solution 2: Sink to file
lf.sink_parquet("output.parquet")
# Solution 3: Process in chunks
for chunk in pl.read_csv_batched("large.csv", batch_size=100000):
process(chunk)
Issue: Slow Performance
# Check query plan for inefficiencies
print(lf.explain(optimized=True))
# Use profiling
result = lf.profile()
print(result[1]) # Timing information
Issue: Type Mismatch in Join
# Ensure matching types before join
df1 = df1.with_columns(pl.col("id").cast(pl.Int64))
df2 = df2.with_columns(pl.col("id").cast(pl.Int64))
result = df1.join(df2, on="id")
Issue: Date Parsing Errors
# Explicit format specification
df = df.with_columns([
pl.col("date_str").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d"),
pl.col("datetime_str").str.strptime(pl.Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
])