如何使用Polars API对列表奇偶位置元素分别执行除法运算？

可以通过Polars的向量化列表操作高效实现需求，无需逐元素遍历：

import polars as pl

pl.Config(fmt_table_cell_list_len=8, fmt_str_lengths=100)

data = {
    'col': [[11, 21, 31, 41, 51], [12, 22, 32, 42, 52], [13, 23, 33, 43, 53]]
}
df = pl.DataFrame(data)

# 执行列表元素转换
df = df.with_columns(
    pl.col("col").list.eval(
        pl.element() / pl.when(pl.int_range(0, pl.len()) % 2 == 0).then(5).otherwise(10)
    ).alias("col")
)

print(df)

代码说明 #

• pl.col("col")：选中需要处理的列表列
• list.eval(...)：对每个列表内部的元素执行向量计算
  • pl.int_range(0, pl.len())：生成当前列表的索引序列（0开始，对应元素的1-based位置为索引+1）
  • pl.when(...).then(5).otherwise(10)：根据索引判断除数：索引为偶数（对应1-based的第1、3、5…位）用5，索引为奇数（对应1-based的第2、4…位）用10
  • pl.element() / ...：将列表中的每个元素除以对应位置的除数

执行后输出结果与预期一致：

shape: (3, 1)
┌────────────────────────────┐
│ col                        │
│ ---                        │
│ list[f64]                  │
╞════════════════════════════╡
│ [2.2, 2.1, 6.2, 4.1, 10.2] │
│ [2.4, 2.2, 6.4, 4.2, 10.4] │
│ [2.6, 2.3, 6.6, 4.3, 10.6] │
└────────────────────────────┘

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