如何在Polars DataFrame中从右侧拆分列？

问题背景 #

需要将以空格分隔的Location列拆分为城市、州、邮编三部分。在Pandas中可通过rsplit从右侧指定拆分次数，但使用Polars的str.split_exact(' ',2)从左侧拆分时，会出现城市名含空格（如La Mirada）的条目丢失邮编的情况（拆分结果为La, Mirada, CA），需要实现从右侧拆分的逻辑。

Pandas原有实现 #

先从右侧拆分1次分离出「城市+州」和邮编，再拆分城市与州：

df[["City State", "Zip"]] = df["Location"].str.rsplit(" ", n=1, expand=True)
# 后续拆分City和State

Polars解决方案 #

Polars提供了str.rsplit方法，与Pandas的rsplit逻辑一致，支持从右侧指定拆分次数：

步骤1：拆分「城市+州」与邮编

使用str.rsplit从右侧拆分1次，展开为两列：

# Polars 0.19.0及以上版本支持expand参数
df = df.with_columns(
    pl.col("Location").str.rsplit(" ", n=1, expand=True).alias(["City State", "Zip"])
)

# 低版本Polars可通过列表索引实现
df = df.with_columns(
    pl.col("Location").str.rsplit(" ", n=1).alias("split_temp")
).with_columns(
    pl.col("split_temp").list.get(0).alias("City State"),
    pl.col("split_temp").list.get(1).alias("Zip")
).drop("split_temp")

步骤2：拆分城市与州

同样用str.rsplit从右侧拆分「城市+州」列，分离出城市和州：

df = df.with_columns(
    pl.col("City State").str.rsplit(" ", n=1, expand=True).alias(["City", "State"])
).drop("City State")

说明 #

str.split_exact是从左侧按固定次数拆分，无法处理城市名含空格的场景；而从右侧拆分优先分离出格式固定的邮编（5位数字），再处理可能含空格的城市名，能避免信息丢失。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MrEvo