Polars中List[str]列list.concat行为异常：与List[i64]表现差异问询

原因解析 #

Polars的list.concat方法设计时，会优先将传入的字符串列表解析为列名集合，而非字面量字符串的集合。这是因为该方法的核心用途之一是拼接DataFrame中其他列的列表型数据（例如pl.col("libs").list.concat([pl.col("other_list_col1"), pl.col("other_list_col2")])）。

当你执行pl.col("libs").list.concat(["gg", "hh"])时，Polars会尝试查找名为"gg"和"hh"的列，由于你的DataFrame中不存在这些列，因此抛出ColumnNotFoundError。报错信息中提到"dd"是Polars内部解析逻辑的细节（不同版本可能有差异），核心原因还是列名查找失败。

而你提到的数值列表可以正常执行，是因为Polars对数值类型做了特殊的隐式转换：数值很少被用作列名，因此Polars会自动将数值列表中的每个元素转为pl.lit()字面量表达式，从而实现拼接固定数值的效果。

正确写法 #

要拼接固定字符串列表，你有两种简洁的写法：

1. 每个字符串单独用pl.lit()包装：

df.with_columns(pl.col("libs").list.concat([pl.lit("gg"), pl.lit("hh")]))

2. 将整个字符串列表转为单个字面量列表，再传入list.concat：

df.with_columns(pl.col("libs").list.concat(pl.lit(["gg", "hh"])))

这两种写法都能正确将固定字符串追加到libs列的每个列表元素中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dikesh