如何将Polars Row对象转为字典？迭代DataFrame行遇问题

问题原因 #

你遇到的报错是因为Polars版本迭代中的方法名变更：旧版的iter_rows(named=True)在部分版本中被调整为iterrows，但后者默认返回Polars的Row对象而非原生字典。

解决方案 #

方案1：将Row对象转为字典 #

Row对象自带to_dict()方法，直接调用就能转成Python原生字典：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6]
})
for row in df.iterrows(named=True):
    row_dict = row.to_dict()
    print(type(row_dict))  # 输出 <class 'dict'>
    print(row_dict['a'])
    print(row_dict['b'])

方案2：直接获取字典列表 #

如果不需要逐行迭代，也可以用to_dicts()方法一次性把整个DataFrame转为字典列表，再遍历：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6]
})
for row_dict in df.to_dicts():
    print(type(row_dict))
    print(row_dict)

方案3：适配新版Polars的iter_rows方法 #

如果你的Polars版本是0.17.0及以上，iter_rows(named=True)已经恢复支持，直接调用就能返回字典：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6]
})
for row_dict in df.iter_rows(named=True):
    print(type(row_dict))
    print(row_dict)

若调用iter_rows报错，说明版本过低，可升级Polars：

pip install --upgrade polars

获取Row对象的列名/键 #

如果需要直接操作Row对象获取列名，可通过df.columns拿到整个DataFrame的列名列表，再结合Row对象取值：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6]
})
columns = df.columns
for row in df.iterrows(named=True):
    for col in columns:
        print(f"{col}: {row[col]}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris