如何在Python Polars中对DataFrame列表列执行explode操作？

Polars 提供了原生的 explode() 方法，可直接实现列表列的展开需求，以下是具体用法：

基础用法 #

先构造一个带列表列的示例 DataFrame：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "id": [1, 2],
    "values": [[10, 20, 30], [40, 50]]
})

对目标列表列执行展开操作：

exploded_df = df.explode("values")

执行后，values 列的每个列表元素会单独占据一行，同时保留其他列的对应值，完全符合需求效果。

多列表列同时展开 #

如果 DataFrame 中有多个列表列需要同时展开，只需将列名以列表形式传入 explode()：

df = pl.DataFrame({
    "id": [1, 2],
    "vals1": [[1,2], [3,4]],
    "vals2": [[5,6], [7,8]]
})
exploded_df = df.explode(["vals1", "vals2"])

此操作会将多个列表列的同位置元素对应到同一行。

保留原索引信息 #

若需要保留原 DataFrame 的行索引，可先添加索引列再执行展开：

# 先添加原索引列
df_with_idx = df.with_row_index("original_index")
# 执行展开
exploded_df = df_with_idx.explode("values")

这样展开后的结果会保留原始行的索引标识。

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