如何用Polars的pl.read_csv()读取字符串而非文件？

直接运行你给出的示例代码会报错，因为pl.read_csv()默认接收的是文件路径或者类文件对象，而非原始CSV格式字符串——它会把传入的content当作文件路径去查找，自然找不到对应文件。

要实现读取字符串形式的CSV数据，你需要用io.StringIO把字符串包装成类文件对象，再传给pl.read_csv()，修改后的可运行代码如下：

import polars as pl
from io import StringIO

content = """c1, c2
            A,1
            B,3
            C,2"""
df = pl.read_csv(StringIO(content))
print(df)

运行后会输出对应的DataFrame：

shape: (3, 2)
┌─────┬─────┐
│ c1  ┆ c2  │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 │
├─────┼─────┤
│ A   ┆ 1   │
│ B   ┆ 3   │
│ C   ┆ 2   │
└─────┴─────┘

这种方式和你熟悉的R data.table的fread()逻辑类似，只是Polars需要显式将字符串转为类文件对象。对于多列的长表格，用CSV字符串构造DataFrame确实比字典式构造更直观，修改数据时无需手动对齐列表元素，能有效降低出错概率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Samuel Allain