如何用Polars原生方法将列表列横向拆分为新列？

针对你需求的横向展开列表列场景，Polars有两种原生方法可以实现：

方法1：列表转结构体后展开 #

适合需要自定义新列名的场景，步骤是先将列表列转为结构体，再把结构体拆分为独立列：

import polars as pl

df = pl.DataFrame(
    {
        "letters": ["a", "a", "b", "c"],
        "numbers": [[1, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]],
    }
)

result = df.with_columns(
    pl.col("numbers").list.to_struct(fields=["numbers_a", "numbers_b"])
).unnest("numbers")

print(result)

执行后会得到你期望的结构，list.to_struct()的fields参数可以指定拆分后的列名，unnest()负责将结构体字段展开为单独列。

方法2：逐个提取列表元素 #

如果列表长度固定，也可以直接通过索引提取每个元素生成新列：

result = df.with_columns(
    numbers_a=pl.col("numbers").list.get(0),
    numbers_b=pl.col("numbers").list.get(1)
).drop("numbers")

print(result)

list.get(index)会提取列表对应位置的元素，最后删除原列表列即可。

补充说明 #

如果列表长度不固定，list.to_struct()会自动为长度不足的行填充null；list.get()若索引超出列表长度也会返回null，可根据实际数据情况选择合适方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17033672