Polars：如何添加带有数字的列？

in pandas：

df['new'] = a

where a是一个数字系列或只是一个数字。
而在polars我们可以添加一个char

df.with_column(
 [
  pl.all(),
  pl.lit('str').alias('new')
 ]
)

但如何添加数字系列或数字作为新列polars?
请注意，新的数字系列不在原始系列中df，它是一些计算的结果。

让我们从这个 DataFrame 开始：

import polars as pl
df = pl.DataFrame(
    {
        "col1": [1, 2, 3, 4, 5],
    }
)
print(df)

shape: (5, 1)
┌──────┐
│ col1 │
│ ---  │
│ i64  │
╞══════╡
│ 1    │
├╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    │
├╌╌╌╌╌╌┤
│ 3    │
├╌╌╌╌╌╌┤
│ 4    │
├╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    │
└──────┘

添加标量（单个值）

Use polars.lit https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/api/polars.lit.html#polars.lit.

my_scalar = -1
df.with_column(pl.lit(my_scalar).alias("col_scalar"))

shape: (5, 2)
┌──────┬────────────┐
│ col1 ┆ col_scalar │
│ ---  ┆ ---        │
│ i64  ┆ i32        │
╞══════╪════════════╡
│ 1    ┆ -1         │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    ┆ -1         │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 3    ┆ -1         │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 4    ┆ -1         │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    ┆ -1         │
└──────┴────────────┘

您还可以使用以下命令选择新列的数据类型dtype关键词。

df.with_column(pl.lit(my_scalar, dtype=pl.Float64).alias("col_scalar_float"))

shape: (5, 2)
┌──────┬──────────────────┐
│ col1 ┆ col_scalar_float │
│ ---  ┆ ---              │
│ i64  ┆ f64              │
╞══════╪══════════════════╡
│ 1    ┆ -1.0             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    ┆ -1.0             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 3    ┆ -1.0             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 4    ┆ -1.0             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    ┆ -1.0             │
└──────┴──────────────────┘

添加列表

要添加值列表（可能来自某些外部计算），请使用极地系列 https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/api/polars.Series.html#polars.Series构造函数并为 Series 构造函数提供名称。

my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
df.with_column(pl.Series(name="col_list", values=my_list))

shape: (5, 2)
┌──────┬──────────┐
│ col1 ┆ col_list │
│ ---  ┆ ---      │
│ i64  ┆ i64      │
╞══════╪══════════╡
│ 1    ┆ 10       │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    ┆ 20       │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 3    ┆ 30       │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 4    ┆ 40       │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    ┆ 50       │
└──────┴──────────┘

您可以使用dtype如果需要，关键字可以控制新系列的数据类型。

df.with_column(pl.Series(name="col_list", values=my_list, dtype=pl.Float64))

shape: (5, 2)
┌──────┬──────────┐
│ col1 ┆ col_list │
│ ---  ┆ ---      │
│ i64  ┆ f64      │
╞══════╪══════════╡
│ 1    ┆ 10.0     │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    ┆ 20.0     │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 3    ┆ 30.0     │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 4    ┆ 40.0     │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    ┆ 50.0     │
└──────┴──────────┘

添加系列

如果您已经有一个系列，您只需提供其参考即可。

my_series = pl.Series(name="my_series_name", values=[10, 20, 30, 40, 50])
df.with_column(my_series)

shape: (5, 2)
┌──────┬────────────────┐
│ col1 ┆ my_series_name │
│ ---  ┆ ---            │
│ i64  ┆ i64            │
╞══════╪════════════════╡
│ 1    ┆ 10             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    ┆ 20             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 3    ┆ 30             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 4    ┆ 40             │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    ┆ 50             │
└──────┴────────────────┘

如果您的系列还没有名称，您可以使用alias表达。

my_series_no_name = pl.Series(values=[10, 20, 30, 40, 50])
df.with_column(my_series_no_name.alias('col_no_name'))

shape: (5, 2)
┌──────┬─────────────┐
│ col1 ┆ col_no_name │
│ ---  ┆ ---         │
│ i64  ┆ i64         │
╞══════╪═════════════╡
│ 1    ┆ 10          │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2    ┆ 20          │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 3    ┆ 30          │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 4    ┆ 40          │
├╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 5    ┆ 50          │
└──────┴─────────────┘