如何在Polars中使用group_by将DataFrame行分组为列表

原始数据 #

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "Letter": ["A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "D", "D", "E"],
    "Value": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
})

需求 #

按Letter字段分组，将每组对应的Value值收集为列表。

Pandas实现的错误说明 #

若尝试用类似Pandas的写法会触发错误：

df.group_by("a")["b"].apply(list)

报错信息：

TypeError: 'GroupBy' object is not subscriptable

Polars解决方案 #

使用Polars的group_by配合agg方法，通过pl.col("Value").list()聚合生成列表：

result = df.group_by("Letter").agg(pl.col("Value").list())
print(result)

输出结果 #

┌────────┬───────────┐
│ Letter ┆ Value     │
│ ---    ┆ ---       │
│ str    ┆ list[i64] │
╞════════╪═══════════╡
│ A      ┆ [1, 2]    │
│ B      ┆ [3, 4, 5] │
│ C      ┆ [6, 7]    │
│ D      ┆ [8, 9]    │
│ E      ┆ [10]      │
└────────┴───────────┘

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