如何在Polars中获取日期/日期时间对象而非表达式类型？

问题背景 #

需要用Polars声明date/datetime类型的起止日期变量，运行while循环（循环条件为startdate <= enddate），每次循环将startdate增加一天。此前使用pl.date()的尝试报错，对比Pandas的实现可正常运行，需适配Polars语法完成需求。

错误尝试代码 #

import polars as pl

startdate = pl.date(year=2023, month=1, day=1)
enddate = pl.date(year=2023, month=1, day=10)
frequency = pl.duration(days=1)

i=0
while startdate <= enddate:
    print(i)
    i += 1
    startdate += frequency

报错信息 #

ValueError: Since Expr are lazy, the truthiness of an Expr is ambiguous. Hint: use '&' or '|' to logically combine Expr, not 'and'/'or', and use 'x.is_in([y,z])' instead of 'x in [y,z]' to check membership.

Pandas参考实现 #

import pandas as pd

startdate = pd.to_datetime('2023-01-01')
enddate = pd.to_datetime('2023-01-03')
frequency = pd.to_timedelta(1,'d')

i=0
while startdate <= enddate:
    print(i)
    i += 1
    startdate += frequency

参考输出 #

0
1
2

问题原因 #

pl.date()是Polars中用于创建**表达式（Expr）**的函数，返回的是惰性求值的Expr对象，无法直接用于while循环的布尔判断（Expr的真值具有模糊性，Polars不允许直接将Expr作为布尔条件）。而Pandas的pd.to_datetime()返回的是具体的datetime对象，可直接进行比较运算。

解决方案 #

需要创建Polars的标量日期对象（而非表达式），以下是几种可行方式：

方式1：使用pl.Date/pl.Datetime标量构造函数 #

直接调用首字母大写的pl.Date（纯日期类型）或pl.Datetime（带时间的日期类型）构造函数，返回具体的标量值，支持直接比较和运算。

纯日期类型（Date）示例代码

import polars as pl

# 创建Polars Date标量
startdate = pl.Date(year=2023, month=1, day=1)
enddate = pl.Date(year=2023, month=1, day=10)
frequency = pl.Duration(days=1)

i = 0
while startdate <= enddate:
    print(i)
    i += 1
    startdate += frequency

带时间的日期类型（Datetime）示例代码

import polars as pl

# 创建Polars Datetime标量
startdate = pl.Datetime(year=2023, month=1, day=1)
enddate = pl.Datetime(year=2023, month=1, day=10)
frequency = pl.Duration(days=1)

i = 0
while startdate <= enddate:
    print(i)
    i += 1
    startdate += frequency

方式2：从字符串解析标量 #

如果日期是字符串格式，可直接用parse方法解析为Polars标量：

startdate = pl.Date.parse("2023-01-01")
enddate = pl.Date.parse("2023-01-10")

方式3：从Python datetime对象转换 #

若已有Python的datetime.date或datetime.datetime对象，可直接传入Polars的标量构造函数：

import datetime

# 从Python date对象转换为Polars Date标量
startdate = pl.Date(datetime.date(2023, 1, 1))
# 从Python datetime对象转换为Polars Datetime标量
startdate = pl.Datetime(datetime.datetime(2023, 1, 1, 12, 0, 0))

循环内适配Polars表达式使用 #

如果需要在循环内将日期标量用于is_between()等Polars表达式操作，直接传入标量即可，Polars会自动适配表达式上下文：

import polars as pl

# 示例DataFrame
df = pl.DataFrame({
    "date": pl.date_range(start="2023-01-01", end="2023-01-15", interval="1d")
})

startdate = pl.Date(year=2023, month=1, day=1)
enddate = pl.Date(year=2023, month=1, day=10)
frequency = pl.Duration(days=1)

i = 0
while startdate <= enddate:
    # 使用当前startdate作为过滤条件
    filtered_df = df.filter(pl.col("date").is_between(startdate, startdate))
    print(f"第{i}天数据:\n{filtered_df}")
    i += 1
    startdate += frequency

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Balthazar