Polars中填充时间差空值时如何保留日粒度整数表示？

方法1：先提取天数再填充空值 #

直接用dt.days()把日期差转换为天数整数，再填充0，全程保持整数类型，无需处理毫秒转换：

import polars as pl
from datetime import date

df = pl.DataFrame({"a": pl.date_range(date(2023, 1, 1), date(2023, 1, 3))})

result = df.with_columns(
    (pl.col("a") - pl.col("a").shift(1)).dt.days().fill_null(0)
)
print(result)

输出：

shape: (3, 1)
┌─────┐
│ a   │
│ --- │
│ i64 │
╞═════╡
│ 0   │
│ 1   │
│ 1   │
└─────┘

方法2：填充日粒度Duration再转整数 #

如果需要先保留Duration类型再处理，可填充pl.duration(days=0)而非0，维持Duration类型后再提取天数：

result = df.with_columns(
    (pl.col("a") - pl.col("a").shift(1)).fill_null(pl.duration(days=0)).dt.days()
)
print(result)

输出与方法1完全一致。

多列批量处理优化 #

针对多列日期数据，用列类型或列名列表批量操作，避免重复代码：

# 构造含多列日期的DataFrame
df = pl.DataFrame({
    "a": pl.date_range(date(2023, 1, 1), date(2023, 1, 3)),
    "b": pl.date_range(date(2023, 2, 1), date(2023, 2, 3)),
    "c": pl.date_range(date(2023, 3, 1), date(2023, 3, 3))
})

# 批量处理所有日期/日期时间列
result = df.with_columns(
    (pl.col([pl.Date, pl.Datetime]) - pl.col([pl.Date, pl.Datetime]).shift(1))
    .dt.days().fill_null(0)
)
print(result)

输出：

shape: (3, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ a   ┆ b   ┆ c   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 0   ┆ 0   ┆ 0   │
│ 1   ┆ 1   ┆ 1   │
│ 1   ┆ 1   ┆ 1   │
└─────┴─────┴─────┘

原理说明 #

• dt.days()可直接从Duration类型中提取天数作为整数，跳过毫秒单位转换步骤。
• 用fill_null(0)会触发Polars自动将Duration转为毫秒数整数，但先转天数再填充能直接保留正确的整数单位。
• 填充pl.duration(days=0)可维持Duration类型，后续提取天数仍能得到正确结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anddt