如何用Polars生成促销日期数组列并实现行展开

需求说明 #

现有Polars DataFrame包含「Start Promotion」「End Promotion」「Price」列，需实现：

• 新增「Promotion Dates」列，存储每行起止日期范围内的所有日期数组
• 支持通过explode将数组列展开为多行，方便后续关联其他DataFrame

测试数据：

import polars as pl

data = {
    "Start Promotion": ["2024-05-01", "2023-12-30"],
    "End Promotion": ["2024-05-05", "2024-01-01"],
    "Price": [12, 10]
}

df = pl.DataFrame(data)

解决方案 #

步骤1：转换日期列类型 #

先将字符串格式的日期列转为Polars日期类型，确保后续能正确生成日期序列：

df = df.with_columns(
    pl.col("Start Promotion").str.to_date().alias("促销开始日期"),
    pl.col("End Promotion").str.to_date().alias("促销结束日期")
).drop("Start Promotion", "End Promotion")

步骤2：生成促销日期数组列 #

使用pl.date_range函数为每行生成起止日期范围内的所有日期，设置closed='both'包含首尾日期：

df_with_dates = df.with_columns(
    pl.date_range(
        start=pl.col("促销开始日期"),
        end=pl.col("促销结束日期"),
        interval="1d",
        closed="both"
    ).alias("促销日期")
)

如果需要将日期数组转为字符串格式（匹配示例中的输出），可添加cast操作：

df_with_dates = df.with_columns(
    pl.date_range(
        start=pl.col("促销开始日期"),
        end=pl.col("促销结束日期"),
        interval="1d",
        closed="both"
    ).cast(pl.Utf8).alias("促销日期")
)

此时得到的结果符合期望：

步骤3：展开数组列为多行 #

使用explode方法将「促销日期」列的数组展开为多行：

df_exploded = df_with_dates.explode("促销日期")

展开后的结果：

完整代码 #

import polars as pl

data = {
    "Start Promotion": ["2024-05-01", "2023-12-30"],
    "End Promotion": ["2024-05-05", "2024-01-01"],
    "Price": [12, 10]
}

df = pl.DataFrame(data)

# 转换日期列类型并更名
df = df.with_columns(
    pl.col("Start Promotion").str.to_date().alias("促销开始日期"),
    pl.col("End Promotion").str.to_date().alias("促销结束日期")
).drop("Start Promotion", "End Promotion")

# 生成促销日期数组列（字符串格式）
df_with_dates = df.with_columns(
    pl.date_range(
        start=pl.col("促销开始日期"),
        end=pl.col("促销结束日期"),
        interval="1d",
        closed="both"
    ).cast(pl.Utf8).alias("促销日期")
)

# 展开数组列为多行
df_exploded = df_with_dates.explode("促销日期")

# 打印结果
print("生成日期数组后的DataFrame：")
print(df_with_dates)
print("\n展开后的DataFrame：")
print(df_exploded)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ikebeau