如何在Polars的time类型列中加减小时数？

Polars目前没有直接针对pl.time类型进行小时/分钟加减的内置API，你提到的「转为固定日期的datetime类型处理后再转回time」是目前最稳妥且推荐的方案，能自动处理跨天溢出的情况（比如01:00减2小时得到23:00）。

具体实现示例 #

假设你的DataFrame名为df，要给start_time减2小时，end_time加3小时：

import polars as pl

# 定义固定基准日期（任意日期都可以，不影响最终time结果）
base_date = pl.date(2024, 1, 1)

df = df.with_columns(
    # 将time转为datetime，加减时长后转回time
    start_time_adjusted=(base_date + pl.col("start_time") - pl.duration(hours=2)).dt.time(),
    end_time_adjusted=(base_date + pl.col("end_time") + pl.duration(hours=3)).dt.time()
)

另一种备选方案：基于秒数计算 #

如果你不想转datetime，也可以将time转为总秒数，通过数值运算后再转回time，但需要手动处理跨天的模运算：

df = df.with_columns(
    start_time_adjusted=pl.from_epoch(
        (pl.col("start_time").dt.total_seconds() - 2*3600) % 86400,
        time_unit="s"
    ).dt.time(),
    end_time_adjusted=pl.from_epoch(
        (pl.col("end_time").dt.total_seconds() + 3*3600) % 86400,
        time_unit="s"
    ).dt.time()
)

这种方法通过对86400（一天的总秒数）取模，确保秒数始终在0-86399范围内，从而得到正确的time值。

总结 #

两种方法都能实现需求，但转datetime的方式更直观，Polars会自动处理日期滚动，不需要手动处理模运算，代码可读性更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David Waterworth