在Polars中能否在后续表达式中使用新创建的变量？

• Polars的with_columns在单次调用里，所有列表达式都是基于原始DataFrame计算的，新创建的列无法被同一次调用里的后续表达式识别——这就是你触发ColumnNotFoundError的原因。和R中dplyr的mutate按顺序执行、允许直接引用刚生成的变量逻辑不同。

• 要实现类似dplyr的效果，有两种常用方法：

  1. 拆分链式调用with_columns：把每个新列的创建拆成独立的with_columns调用，这样后续调用就能引用前一步生成的列。示例代码：

     import polars as pl
     
     df = pl.DataFrame({"nrs": [1, 2, 3]})
     df = (
         df.with_columns((pl.col("nrs") + 1).alias("nrs+1"))
           .with_columns((pl.col("nrs+1") + 1).alias("nrs+2"))
     )
     

  2. 使用select实现顺序引用：Polars的select支持在同一调用里引用前面定义的列别名，用这种方式可以在单次调用内完成递进计算。示例代码：

     import polars as pl
     
     df = pl.DataFrame({"nrs": [1, 2, 3]})
     df = df.select(
         pl.all(),
         (pl.col("nrs") + 1).alias("nrs+1"),
         (pl.col("nrs+1") + 1).alias("nrs+2")
     )
     

• 补充：如果是复杂多步计算，链式with_columns的可读性更好；简单递进计算则用select更简洁。Polars的设计优先考虑批量计算的性能优化，所以默认不支持同一with_columns内的顺序引用，但通过上述方法完全可以实现和dplyr mutate一致的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bretauv