如何从列表的列表高效创建Polars DataFrame（单行实现）

你可以直接利用Polars DataFrame构造器的schema参数实现，逻辑和你用Pandas的写法完全对齐，全程在内存中操作，无需序列化，性能最优：

import polars as pl

table = [['Heading1', 'Heading2'], [1 , 2], [3, 4]]
df = pl.DataFrame(table[1:], schema=table[0])

说明 #

• table[1:]传入数据行，对应Pandas写法里的table[1:]
• schema=table[0]指定列名，对应Pandas的columns=table[0]
• Polars会自动根据数据推断列类型，和Pandas行为一致；如果需要手动指定类型，可将schema改为字典格式（比如schema={'Heading1': pl.Int64, 'Heading2': pl.Int64}）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Timothy C. Quinn