如何在Polars中合并或展平DataFrame的嵌套列表列？

你可以直接使用Polars的list.flatten()方法来实现需求，它会将每个单元格里的list[list[T]]结构展开为一维的list[T]，同时自动忽略空的子列表。

实现代码 #

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "nodes": [[[1], [1,2], []], [[2]], [[1], [2]]]
})

# 展开嵌套列表
result_df = df.with_columns(pl.col("nodes").list.flatten())

print(result_df)

输出结果 #

shape: (3, 1)
┌───────────┐
│ nodes     │
│ ---       │
│ list[i64] │
╞═══════════╡
│ [1, 1, 2] │
│ [2]       │
│ [1, 2]    │
└───────────┘

额外说明 #

• 若要保留原列，仅新增处理后的列，可指定新列名：

  result_df = df.with_columns(flattened_nodes=pl.col("nodes").list.flatten())
  

• 针对更深层次的嵌套列表，可以多次调用list.flatten()，或者结合list.eval()做自定义处理，但你的场景用list.flatten()就足够简洁高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mavex857