如何更简洁地根据多列键值对检索Polars DataFrame的行？

你可以利用Polars内置的pl.col().is_in()方法，直接传入字典实现多列匹配，比reduce的写法更简洁直观：

row_index = {'treatment': 'red', 'batch': 'C', 'unit': 76}

# 生成匹配表达式
expr = pl.struct(row_index.keys()).is_in([row_index])

# 检索行
row = df.row(by_predicate=expr)

或者更紧凑的写法：

row = df.row(by_predicate=pl.struct(row_index.keys()).is_in([row_index]))

原理说明 #

• pl.struct(row_index.keys())会把指定的列打包成一个结构体列
• is_in([row_index])会检查每行的结构体是否和目标字典匹配，自动完成多列的逻辑与判断

如果需要确保只返回匹配的第一行（或唯一行），也可以结合filter和fetch_one：

row = df.filter(pl.struct(row_index.keys()).is_in([row_index])).fetch_one()

这个方法完全利用Polars内置功能，不需要额外导入reduce或and_，代码更简洁且可读性更强。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Etherian