Polars DataFrame列选择方法咨询：替代pandas列选取及报错解决

在Polars里有几种简单的方式实现类似Pandas的列选择操作，比你尝试的get_columns更直接：

• 方括号语法（和Pandas一致）
  直接用列表传入方括号，写法和Pandas几乎完全一样：

  df_new = df[["A", "B"]]
  

• select方法（Polars推荐用法）
  这是Polars官方更推荐的列选择方式，支持多种传参形式：

  • 传入列名列表：

    df_new = df.select(["A", "B"])
    

  • 直接传入多个列名字符串：

    df_new = df.select("A", "B")
    

  • 结合Polars表达式（适合后续扩展复杂列操作）：

    import polars as pl
    df_new = df.select(pl.col(["A", "B"]))
    

关于你用df.get_columns(["A","B"])出错的原因：get_columns方法接收的是单个列名/索引，而非列表，它返回的是列对象（Series）的列表，不是DataFrame。如果一定要用这个方法转成DataFrame，可以这么写，但完全没必要绕这个弯：

df_new = pl.DataFrame(df.get_columns(["A", "B"]))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ANIKET MODI