Проблема с потерей данных при работе с библиотеками типа Polars и OpenPyXL может возникнуть из-за различий в интерпретации и обработке типов данных. `OpenPyXL` — это библиотека, предназначенная для работы с электронными таблицами формата Excel, которая может воспринимать данные в ячейках как числа, строки, даты и т.д., в зависимости от формата ячеек в Excel. В свою очередь, `Polars` — это высокопроизводительная библиотека обработки и анализа данных, которая ожидает данные в более структурированном и однородном формате.
Когда вы считываете данные из Excel, используя `polars.read_excel()` с `engine="openpyxl"`, `Polars` пытается автоматически определить типы данных столбцов в вашем файле Excel. Если в одном столбце содержатся смешанные типы данных (например, числа и даты), это может привести к некорректной интерпретации данных и их потере.
Вот несколько способов, как избежать таких проблем:
1. **Стандартизируйте данные в Excel**: Перед тем как считывать данные в `Polars`, убедитесь, что каждый столбец содержит данные только одного типа. Это может потребовать корректировки исходного файла Excel, чтобы избежать смешивания типов данных в одном столбце.
2. **Явное указание типов**: При использовании `Polars`, вы можете явно указать типы данных для колонок с помощью параметра `dtypes`. Это позволит избежать неверной интерпретации типов данных `Polars`'ом.
3. **Использовать буферизацию**: Если вы столкнулись с избыточным использованием оперативной памяти при работе с `Polars` и `OpenPyXL`, попробуйте считать данные частями. Возможно, будет полезно разбить большой файл на несколько меньших или считывать данные построчно.
4. **Обработка данных после считывания**: Вы можете считать все данные как строки, а затем, используя возможности `Polars`, преобразовать их в требуемые типы данных, которые вы уже сможете правильно обработать.
5. **Использовать другой engine**: Иногда проблема может быть связана с особенностями конкретного engine. Вы можете попробовать использовать другой engine (если это поддерживается вашей версией `Polars`).
6. **Обработка ошибок**: Добавьте обработку ошибок в ваш скрипт, чтобы было проще отследить моменты, когда возникают проблемы с потерей или искажением данных.
7. **Использовать Pandas для предварительной обработки**: В некоторых случаях может быть полезно сначала считать данные с помощью `Pandas`, которая обеспечивает более гибкую обработку разнообразных форматов данных, а затем преобразовать `DataFrame` Pandas в `DataFrame` Polars.
Важно отметить, что многие из этих решений потребуют дополнительного кода и, возможно, предварительной обработки данных. Стоит также проверить документацию `Polars`, так как