Polars时长类型在电子表格中的理想存储方式咨询

针对Polars的duration类型导出到电子表格时自动转换的问题，有两种理想的存储方式，可根据需求选择：

一、转换为自定义显示字符串（适合仅展示场景） #

直接将duration格式化为你需要的“1d 2m”“2h 1m”样式字符串，导出后电子表格会原样保留文本，不会自动转换。通过Polars表达式拼接各时间分量即可实现：

import polars as pl

# 示例DataFrame
df = pl.DataFrame({
    "duration": [pl.duration(days=1, minutes=2), pl.duration(hours=2, minutes=1)]
})

# 生成自定义格式字符串
df = df.with_columns(
    formatted_duration=pl.when(pl.col("duration").dt.days() > 0)
    .then(pl.col("duration").dt.days().cast(str) + "d ")
    .otherwise("")
    + pl.when(pl.col("duration").dt.hours() > 0)
    .then(pl.col("duration").dt.hours().cast(str) + "h ")
    .otherwise("")
    + pl.col("duration").dt.minutes().cast(str) + "m"
    .str.strip()  # 去除首尾空格
)

这种方式的缺点是字符串无法直接参与时间计算，仅适合纯展示需求。

二、转换为ISO 8601标准时间间隔格式（适合需计算场景） #

将duration转为ISO 8601标准的时间间隔格式（如P1DT2M对应1天2分钟，PT2H1M对应2小时1分钟），这种格式是电子表格（如Excel）可识别的结构化时间间隔类型，既能保留计算能力，又不会在导出时被乱转：

df = df.with_columns(
    iso_duration=pl.col("duration").dt.to_string(format="%P")
)

导出后，电子表格能正确解析为时间间隔，支持后续的加减等计算操作，适合需要对数据做进一步处理的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者apostofes