表达式核心 / expr.py

expr.cov

行算子, 计算两列的协方差写法作用 ✅ - 该方法用于执行 `cov` 对应能力；具体业务语义以上文原始说明为准。

接口示例returns: Exprexpr

输入 / 输出

输入

a, b

输入项	类型	示例
`a`	`Int64`	3
`b`	`Int64`	2

输出

项目	说明
返回类型	`Expr`
输出对象	表达式/执行计划/配置对象
输出语义	输出列由算子、alias 或底层实现决定；需要稳定列名时显式使用 alias。
执行方式	先构造对象，再放入 DataSet、Monitor、UDF 或真实执行上下文。
核心调用	`col("a", "b").cov()`

打印输入 / 打印输出

下面内容来自本页示例代码真实执行后的 stdout，不是手写占位。

打印输入

print(data)

shape: (20, 2)
┌─────┬─────┐
│ a   ┆ b   │
│ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╡
│ 3   ┆ 2   │
│ 1   ┆ 3   │
│ 2   ┆ 4   │
│ 4   ┆ 1   │
│ 5   ┆ 5   │
│ …   ┆ …   │
│ 3   ┆ 2   │
│ 1   ┆ 3   │
│ 2   ┆ 4   │
│ 4   ┆ 1   │
│ 5   ┆ 5   │
└─────┴─────┘

打印输出

print(out)

shape: (4, 2)
┌────────────────┬─────────────────────────────────┐
│ 项目           ┆ 内容                            │
│ ---            ┆ ---                             │
│ str            ┆ str                             │
╞════════════════╪═════════════════════════════════╡
│ 调用           ┆ col("a", "b").cov()             │
│ 返回类型       ┆ Expr                            │
│ 状态           ┆ 表达式构造完成                  │
│ 怎么得到业务表 ┆ 放进                            │
│                ┆ col(...).runtime().calc_dat…    │
└────────────────┴─────────────────────────────────┘

调用

Python

col("a", "b").cov()

参数	类型	默认值	说明
`ddof`	`int`	`1`	位置参数

完整代码

这个算子页使用接口示例：不伪造计算结果。需要真实上下文、多输入源、Monitor session、UDF 回调、策略状态，或当前底层实现之后再执行。

展开可复制完整代码

Python

import datetime as dt
import polars as pl
import qust as qs
from qust import col, pms

data = pl.DataFrame(
    {
        "a": [3, 1, 2, 4, 5, 3, 1, 2, 4, 5, 3, 1, 2, 4, 5, 3, 1, 2, 4, 5],
        "b": [2, 3, 4, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 5],
    }
)

pool = qs.DataPool("doc_pool")
monitor = qs.Monitor()
right = qs.DataSource("right")
schema = [("x", qs.dt.Float64)]
plot_expr = col("x")
df = col("x").runtime()

print("算子:")
print('expr.cov')
print("场景:")
print('表达式核心：在执行计划里组合计算、窗口、过滤或元数据操作。')
print("模式:")
print('接口示例：只构造表达式或对象，不伪造计算结果。')
print("输入列:")
print('a, b')
print("调用:")
print('col("a", "b").cov()')
print("输入数据模板:")
print(data)
try:
    result = col("a", "b").cov()
except BaseException as err:
    out = pl.DataFrame({
        "项目": ["调用", "状态", "错误类型", "错误信息"],
        "内容": ['col("a", "b").cov()', "未执行成数据表", type(err).__name__, str(err)[:200]],
    })
    print("输出:")
    print(out)
else:
    out = pl.DataFrame({
        "项目": ["调用", "返回类型", "状态", "怎么得到业务表"],
        "内容": ['col("a", "b").cov()', type(result).__name__, "表达式构造完成", "放进 col(...).runtime().calc_data(data)、col.with_cols(...).runtime().calc_data(data)，或对应 Monitor/DataSet 运行上下文。"],
    })
    print("输出:")
    print(out)

改成业务代码

改哪里	怎么改
列名	把示例 DataFrame 里的列名换成你的真实列名，列顺序保持和用法一致。
参数	只改函数括号里的参数；不要随意改变 `rolling/over/batch/select` 的链式层级。
输出名	需要稳定输出列名时，在表达式尾部加 `.alias("name")`。
调试	先打印输入数据和调用字符串，再执行 `calc_data`；报 schema 错时先检查列数和 dtype。

注意事项

- 参数类型与预期不一致会导致运行时报错或返回空值。

来源

项目	位置
源码文件	`expr.py`
类/对象	`Expr`