如何在Polars中为每个日期分配列表中的多个值？

需要为DataFrame中的每个日期分配列表里的所有值，即每个日期对应列表中的每一个条目。直接将列表作为参数传入时，遇到了DataFrame长度不匹配的问题。

尝试的概念代码（报错） #

from datetime import datetime
import polars as pl

Value_list = ["xd","xd1"]
dates_df= pl.DataFrame(
    {
        "dates": pl.datetime_range(
            start=datetime(2023, 1, 1),
            end=datetime(2023, 12, 10),
            interval="1d",
            eager=True,
            closed="both",
        ),
         "Producto": Value_list
    }
)
dates_df

当前实际代码（仅能添加单一值） #

from datetime import datetime
import polars as pl
dates_df= pl.DataFrame(
    {
        "dates": pl.datetime_range(
            start=datetime(2023, 1, 1),
            end=datetime(2023, 12, 10),
            interval="1d",
            eager=True,
            closed="both",
        ),
         "Producto": "xd"
    }
)
dates_df

期望输出 #

shape: (344, 2)
┌─────────────────────┬──────────┐
│ dates               ┆ Producto │
│ ---                 ┆ ---      │
│ datetime[μs]        ┆ str      │
╞═════════════════════╪══════════╡
│ 2023-01-01 00:00:00 ┆ xd       │
│ 2023-01-01 00:00:00 ┆ xd1      │
│ 2023-01-02 00:00:00 ┆ xd       │
│ 2023-01-02 00:00:00 ┆ xd1      │
│ 2023-01-03 00:00:00 ┆ xd       │
│ …                   ┆ …        │
│ 2023-12-08 00:00:00 ┆ xd1      │
│ 2023-12-09 00:00:00 ┆ xd       │
│ 2023-12-09 00:00:00 ┆ xd1      │
│ 2023-12-10 00:00:00 ┆ xd       │
│ 2023-12-10 00:00:00 ┆ xd1      │
└─────────────────────┴──────────┘

要实现每个日期与列表中所有值的配对，本质是生成日期列和Producto列的笛卡尔积，在Polars中可以通过以下两种方式实现：

方法一：交叉连接（cross_join） #

先分别创建日期和Producto的DataFrame，再执行交叉连接生成笛卡尔积：

from datetime import datetime
import polars as pl

Value_list = ["xd", "xd1"]

# 生成日期DataFrame
dates_df = pl.DataFrame(
    {
        "dates": pl.datetime_range(
            start=datetime(2023, 1, 1),
            end=datetime(2023, 12, 10),
            interval="1d",
            eager=True,
            closed="both",
        )
    }
)

# 生成Producto的DataFrame
product_df = pl.DataFrame({"Producto": Value_list})

# 执行交叉连接
result_df = dates_df.cross_join(product_df)

print(result_df)

方法二：重复+展开（repeat + explode） #

通过重复Producto列表对应日期的行数，再展开列实现配对：

from datetime import datetime
import polars as pl

Value_list = ["xd", "xd1"]

dates_df = pl.DataFrame(
    {
        "dates": pl.datetime_range(
            start=datetime(2023, 1, 1),
            end=datetime(2023, 12, 10),
            interval="1d",
            eager=True,
            closed="both",
        )
    }
)

# 重复Producto列表，次数等于日期行数，再展开
result_df = dates_df.with_columns(
    Producto=pl.lit(Value_list).repeat(pl.count()).explode()
)

print(result_df)

说明 #

两种方法都能生成符合期望的输出，解决了直接传入列表时的长度不匹配问题：

• cross_join逻辑直观，适合需要明确笛卡尔积操作的场景；
• repeat+explode通过列级操作实现，代码更紧凑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user24900119