如何创建含40亿行、values列从0到40亿的LazyFrame？

• 用eager=True生成40亿条数据会直接耗尽内存，进程被终止是必然结果——40亿个int64类型数据需要32GB内存，远超普通机器的承载上限。
• 直接把pl.arange(eager=False)作为字典值传入LazyFrame，会被当成普通对象存储，自然得不到预期的列数据。

正确的写法是在LazyFrame内部用表达式定义values列，让Polars延迟计算这个序列，代码如下：

import polars as pl

lf = pl.LazyFrame().with_columns(pl.arange(0, 4_000_000_000).alias("values"))
# 按需触发计算，比如取前10条数据：
print(lf.head(10).collect())

这么写的优势：

• 不会提前生成全部数据，仅在调用collect()或其他触发计算的方法时，按需生成对应的数据量，彻底避免内存溢出问题。
• 生成的values列是标准数值类型，而非object类型。

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