如何用polars::prelude::fold_exprs实现单列纵向累加？

Polars中fold_exprs函数原本用于实现多列横向累加行值（每行的多列数值求和），示例代码及输出如下：

let df = df!(
    "a" => &[1, 2, 3],
    "b" => &[10, 20, 30],
)?;

let out = df
    .lazy()
    .select([fold_exprs(lit(0), |acc, x| Ok(Some(acc + x)), [col("*")]).alias("sum")])
    .collect()?;
println!("{}", out);

输出：

shape: (3, 1)
┌─────┐
│ sum │
│ --- │
│ i64 │
╞═════╡
│ 11  │
│ 22  │
│ 33  │
└─────┘

现需使用fold_exprs对单列col("b")实现纵向累加（每行的值为当前行及之前所有行的总和），预期输出：

shape: (3, 1)
┌─────┐
│ sum │
│ --- │
│ i64 │
╞═════╡
│ 10  │
│ 30  │
│ 60  │
└─────┘

当前尝试修改目标列后未得到预期结果，代码如下：

let out = df
    .lazy()
    .select([fold_exprs(lit(0), |acc, x| Ok(Some(acc + x)), [col("b")]).alias("sum")])
    .collect()?;

需修改闭包|acc, x| Ok(Some(acc + x))以实现需求。

将闭包修改为对acc + x的结果调用cumsum()方法，实现纵向累积求和：

|acc, x| Ok(Some((acc + x).cumsum()))

完整可运行代码：

let df = df!(
    "a" => &[1, 2, 3],
    "b" => &[10, 20, 30],
)?;

let out = df
    .lazy()
    .select([fold_exprs(lit(0), |acc, x| Ok(Some((acc + x).cumsum())), [col("b")]).alias("sum")])
    .collect()?;
println!("{}", out);

• 原闭包acc + x仅完成了初始值0与b列的逐行相加，结果等价于b列本身，无法实现纵向累加效果。
• 添加.cumsum()后，会对acc + x的结果执行累积求和逻辑：每行的值自动计算为当前行及之前所有行的总和，完全匹配预期输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LenC