Polars标量列广播添加元素方法

文章小白一枚，正在不断学习积累知识，现将学习到的知识记录一下，也是将我的所得分享给大家！而今天这篇文章《Polars 标量列广播加到列表元素方法》带大家来了解一下##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，从而弥补自己的不足，助力实战开发！

Polars 1.10.0+ 支持列表列与标量列的原生广播算术运算，可直接使用 `pl.col("lst") + pl.col("val")` 实现逐元素相加，无需 `map_elements` 或嵌套 `list.eval`，简洁、安全且性能优异。

在 Polars 中对列表列（list[i64]）执行“按行广播”式算术操作（如将 val 列的每个标量值加到对应 lst 列中每个元素上），曾长期受限于 list.eval 不支持跨列引用的限制。但自 Polars v1.10.0 起，该功能已原生支持——列表列与数值列之间的加减乘除等二元运算，会自动按行广播：即对第 i 行的 lst[i] 中每个元素，加上第 i 行的 val[i] 值。

✅ 推荐方案（简洁、高效、向量化）：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'lst': [[0, 1], [9, 8]],
    'val': [3, 4]
})

result = df.with_columns(
    lst=pl.col("lst") + pl.col("val")  # 直接相加，自动广播
)
print(result)

输出：

shape: (2, 2)
┌───────────┬─────┐
│ lst       ┆ val │
│ ---       ┆ --- │
│ list[i64] ┆ i64 │
╞═══════════╪═════╡
│ [3, 4]    ┆ 3   │
│ [13, 12]  ┆ 4   │
└───────────┴─────┘

⚠️ 注意事项：

• 此语法仅适用于 Polars ≥ 1.10.0。旧版本会报错或静默失败，请先检查版本：pl.__version__。
• 列表长度无需一致（如 [[1], [2, 3, 4]]），广播逻辑天然兼容变长列表。
• 支持所有标准算术运算符：+, -, *, /, //, %, **。
• 若需更复杂逻辑（如条件加法、调用自定义函数），仍需 list.eval(pl.element().apply(...)) 或 map_elements，但应尽量避免后者（非向量化、无类型推断、性能较差）。

? 替代方案（兼容旧版本，但稍冗余）：
若必须支持 <1.10.0，可借助 to_struct + 结构体广播（要求列表等长，或显式指定 n_field_strategy="max_width"）：

# 仅当列表长度一致时推荐；否则需处理缺失字段
result_legacy = df.with_columns(
    lst=pl.col("lst").list.to_struct(n_field_strategy="max_width")
         + pl.struct(pl.col("val"))
).select(
    pl.col("lst").struct.field("*").alias("lst"),  # 展开为列表（需后续转回）
    "val"
)

但此方式返回 struct 类型，且转换回 list 需额外步骤（如 struct.unnest() + list.from_columns），远不如原生广播直观。

? 总结：升级至 Polars 1.10.0+ 后，pl.col("lst") + pl.col("val") 是最优雅、最高效、最符合 Polars 设计哲学的解决方案——它完全利用底层 Arrow 的向量化能力，零额外开销，代码可读性极佳，应作为首选实践。

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