Polars中pandas.DataFrame.query的等价替代方法是什么？

问题背景 #

用户需要在Polars中实现类似pandas.DataFrame.query的行筛选功能，测试过程如下：

Pandas 示例 #

import pandas as pd
import numpy as np

data= {
    'A':["Polars","Python","Pandas"],
    'B' :[23000,24000,26000],
    'C':['30days', '40days',np.nan],
}

df = pd.DataFrame(data)

生成的数据：

A      B       C
0  Polars  23000  30days
1  Python  24000  40days
2  Pandas  26000     NaN

定义变量item后用query筛选：

item=24000
df.query("B>= @item")

筛选结果：

A      B       C
1  Python  24000  40days
2  Pandas  26000     NaN

Polars 尝试报错 #

用户在Polars中直接调用query方法：

import polars as pl
df = pl.DataFrame(data)

item=24000
df.query("B>= @item")

触发错误：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'query'

用户猜测可用df.filter()，但疑惑其语法差异及是否等价于Pandas的df.loc[]。

解决方案 #

Polars没有内置query方法，pl.DataFrame.filter()是对应的替代方案，以下是具体用法和说明：

1. 实现等价筛选 #

有两种方式可以实现和Pandas query相同的逻辑：

方式一：Polars表达式语法（推荐）

这种写法类型安全，且Polars会自动做查询优化，性能更优：

import polars as pl
import numpy as np

data= {
    'A':["Polars","Python","Pandas"],
    'B' :[23000,24000,26000],
    'C':['30days', '40days',np.nan],
}

df = pl.DataFrame(data)
item=24000

filtered_df = df.filter(pl.col("B") >= item)
print(filtered_df)

输出结果：

shape: (2, 3)
┌────────┬───────┬────────┐
│ A      ┆ B     ┆ C      │
│ ---    ┆ ---   ┆ ---    │
│ str    ┆ i64   ┆ str    │
╞════════╪═══════╪════════╡
│ Python ┆ 24000 ┆ 40days │
│ Pandas ┆ 26000 ┆ null   │
└────────┴───────┴────────┘

方式二：字符串表达式（贴近Pandas query风格）

如果偏好类SQL的字符串表达式写法，可以用pl.Expr.parse()解析条件：

filtered_df = df.filter(pl.Expr.parse("B >= @item"))
print(filtered_df)

该写法同样支持用@引用外部变量，输出结果和上面一致。

2. 语法差异对比 #

• Pandas query：直接编写类SQL的字符串表达式，通过@引用外部变量，底层动态解析表达式。
• Polars filter：
  • 推荐使用pl.col()构建表达式，属于强类型API，能提前发现语法错误，且性能更好。
  • 支持字符串表达式，但需要用pl.Expr.parse()包裹，兼容@引用外部变量的写法。

3. 与Pandas df.loc[]的等价性 #

Polars的filter和Pandas的df.loc[条件]完全等价，两者都是基于行的布尔索引实现筛选。例如Pandas中df.loc[df["B"] >= item]和Polars的df.filter(pl.col("B") >= item)逻辑一致。

而Pandas的query本质上是df.loc[]的语法糖，所以Polars的filter既可以替代df.loc[]，也能实现df.query的所有筛选功能，只是语法形式不同。

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