如何使用Polars按值列表过滤DataFrame？

你遇到的报错核心原因是误用了Python原生的in运算符——Polars的表达式（Expr）对象不支持用in来判断是否在列表中，必须使用Polars内置的is_in()方法。

正确写法示例 #

• 单个条件过滤：

  .filter(pl.col("cid1").is_in(my_list))
  

• 多个条件同时满足（用&连接，注意每个表达式加括号）：

  .filter((pl.col("cid1").is_in(my_list)) & (pl.col("cid2").is_in(my_list)))
  

完整可运行代码 #

import polars as pl

my_list = [1, 2, 4, 6, 48]

# 懒加载模式
df = (
    pl.read_csv("bm.dat", separator=';', new_columns=["cid1", "cid2", "cid3"])
    .lazy()
    .filter((pl.col("cid1").is_in(my_list)) & (pl.col("cid2").is_in(my_list)))
    .collect()
)

# 非懒加载模式（去掉lazy和collect）
df = (
    pl.read_csv("bm.dat", separator=';', new_columns=["cid1", "cid2", "cid3"])
    .filter((pl.col("cid1").is_in(my_list)) & (pl.col("cid2").is_in(my_list)))
)

is_in()是Polars专门用来判断列值是否存在于指定可迭代对象（列表、集合等）中的表达式方法，懒加载和非懒加载模式都能正常使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jahspear