如何为Polars DataFrame添加含当前日期时间值的列？

有几种简单的方式可以实现这个需求：

方法1：用Python标准库datetime配合Polars的lit函数 #

通过pl.lit()将当前日期时间转为常量值，再添加为新列：

import polars as pl
from datetime import datetime

# 示例DataFrame
df = pl.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": ["a", "b", "c"]})

# 添加当前日期时间列
df = df.with_columns(pl.lit(datetime.today()).alias("date"))

方法2：直接使用Polars内置的datetime.now()函数 #

Polars自带日期时间工具，无需额外导入datetime模块：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": ["a", "b", "c"]})

# 添加当前日期时间列
df = df.with_columns(pl.datetime.now().alias("date"))

和Pandas写法的对比 #

你提到的Pandas实现方式：

import pandas as pd
df["date"] = pd.Timestamp.today()

需要注意：Polars的with_columns方法会返回新的DataFrame（默认不修改原数据），所以需要重新赋值；而Pandas的写法是直接在原DataFrame上修改列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者basse