Rust Polars读取CSV时，Schema from_iter致Decimal转为f64问题

场景说明 #

现有如下格式的CSV文件：

2008-03-19 10:15:00,69.00,56.37,59.50,59.50,34803018,34793218,
2008-03-19 10:16:00,64.00,58.05,59.50,59.50,38839940,4024922,

期望以Datetime, Decimal, Decimal, Decimal, Decimal, UInt64, UInt64类型读取该文件。

两种实现方式的结果 #

1. 逐个插入字段：代码正常运行，得到的结果类型符合预期：

│ datetime[ms] ┆ decimal[12,4] ┆ decimal[12,4] ┆ decimal[12,4] ┆ decimal[12,4] ┆ u64 ┆ u64│

2. Schema::from_iter结合Field构建：出现类型错误，Decimal被转为f64：

│ datetime[ms] ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ u64 ┆ u64 │

解答 #

这是使用方式有误，而非Bug。

问题出在Field的构建环节：如果使用Schema::from_iter时，没有明确为Decimal类型字段指定精度（precision）和刻度（scale），或者Field的类型参数未显式设置为Decimal类型，底层框架会默认将数值类型推断为f64。

正确的做法是在构建Field时，明确指定Decimal的精度和刻度，示例代码如下：

let schema = Schema::from_iter([
    Field::new("datetime", DataType::Datetime(TimeUnit::Millisecond, None), false),
    Field::new("col1", DataType::Decimal(12, 4), false),
    Field::new("col2", DataType::Decimal(12, 4), false),
    Field::new("col3", DataType::Decimal(12, 4), false),
    Field::new("col4", DataType::Decimal(12, 4), false),
    Field::new("col5", DataType::UInt64, false),
    Field::new("col6", DataType::UInt64, false),
]);

确保每个Decimal字段都显式指定DataType::Decimal(precision, scale)，而非依赖默认推断，即可得到正确的Schema类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eugene