如何从Polars DataFrame中按列名列表选取指定列？

首先，你的初始DataFrame定义如下：

import polars as pl
import numpy as np

df = pl.DataFrame(
    {
        "nrs": [1, 2, 3, None, 5],
        "names": ["foo", "ham", "spam", "egg", None],
        "random": np.random.rand(5),
        "groups": ["A", "A", "B", "C", "B"],
    }
)

mylist = ['nrs', 'random']

你使用cs.by_name()的方法是可行的，但并非Polars中按列名列表选列的惯用简洁方式，更优的实现有以下几种：

1. 直接传入列名列表给select #

这是最常用、最直观的方式，无需额外导入模块：

df.select(mylist)

2. 使用DataFrame索引语法 #

和Pandas用法类似，代码更简短：

df[mylist]

以上两种方式都能得到你想要的结果：

shape: (5, 2)
┌──────┬──────────┐
│ nrs  ┆ random   │
│ ---  ┆ ---      │
│ i64  ┆ f64      │
╞══════╪══════════╡
│ 1    ┆ 0.727509 │
│ 2    ┆ 0.14311  │
│ 3    ┆ 0.244337 │
│ null ┆ 0.603872 │
│ 5    ┆ 0.222068 │
└──────┴──────────┘

关于cs.by_name()的适用场景 #

cs.by_name()属于Polars选择器工具的一部分，它更适合复杂列选择场景——比如需要和其他选择器（类型匹配、正则匹配等）组合使用时，才能体现价值：

import polars.selectors as cs

# 示例：选择指定列名 + 所有浮点类型列
df.select(cs.by_name(mylist) + cs.float())

如果只是单纯按列名列表选列，使用前两种方式会更简洁高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DeltaIV