Polars是否存在自动将inf转换为nan的配置选项？

Polars 没有和 pandas 完全一致的 use_inf_as_na 全局配置项，但可以通过以下两种方式实现类似效果：

1. 全局配置（推荐） #

使用 pl.Config.set_fold_inf_to_null(True) 开启全局设置，该配置会让 Polars 在多数操作（如聚合、过滤、统计计算等）中，将正负无穷（inf/-inf）当作 null 处理。

示例代码：

import polars as pl

# 全局开启 inf 按 null 处理
pl.Config.set_fold_inf_to_null(True)

# 测试数据
df = pl.DataFrame({"values": [2.5, float("inf"), -float("inf"), 4.2]})

# 过滤非 null 数据（会自动排除 inf 值）
print(df.filter(pl.col("values").is_not_null()))

2. 局部列处理 #

如果不需要全局生效，可以针对特定列显式将 inf 转换为 null：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({"values": [2.5, float("inf"), -float("inf"), 4.2]})

# 方式1：replace 替换
df = df.with_columns(pl.col("values").replace([float("inf"), -float("inf")], None))

# 方式2：条件转换
df = df.with_columns(pl.col("values").is_infinite().then(None).otherwise(pl.col("values")))

需要注意的是，set_fold_inf_to_null 是让 Polars 在逻辑上把 inf 当作 null 处理，而非直接修改数据存储中的值；如果需要永久将 inf 替换为 null 存储，建议使用局部列处理的方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leo Liu