如何为Polars DataFrame添加新列？将值列表转为字符串列

你当前的问题是pl.lit(english_titles)会把整个列表作为单一值传入，导致每行都重复这个列表。要让列表的每个元素对应DataFrame的每行，有以下几种简洁的实现方式：

方法1：使用pl.Series直接构造列 #

这是最直接的方式，将列表转换为Polars Series后添加到DataFrame中：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [4, 5]})
english_titles = ["ok", "meh"]

# 直接用Series创建新列
df = df.with_columns(pl.Series(name="english_title", values=english_titles))

执行后得到的结果符合预期：

┌─────┬─────┬───────────────┐
│ a   ┆ b   ┆ english_title │
│ --- ┆ --- ┆ ---           │
│ i64 ┆ i64 ┆ str           │
╞═════╪═════╪═══════════════╡
│ 1   ┆ 4   ┆ ok            │
│ 2   ┆ 5   ┆ meh           │
└─────┴─────┴───────────────┘

方法2：利用list.get配合行索引 #

如果需要基于现有列表动态提取对应行的值，可以结合pl.int_range生成行索引，再用list.get获取对应元素：

df = df.with_columns(
    pl.lit(english_titles).list.get(pl.int_range(0, len(df))).alias("english_title")
)

这种方法适合需要对列表做额外处理的场景，但方法1在仅需直接映射时更高效简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xiaodai