Polars数据帧处理：用Amount列值替换Stat0列中的$i

问题场景 #

现有如下Polars数据帧：

import polars as pl

df = pl.DataFrame(
    {
        "ItemId": [15148, 15148, 24957],
        "SuffixFactor": [19200, 200, 24],
        "ItemRand": [254, -1, -44],
        "Stat0": ['+5 Defense', '+$i Might', '+9 Vitality'],
        "Amount": ['', '7', '']
    }
)

需求是：当Stat0列包含$i时，用Amount列的对应值替换该$i。尝试了以下代码但未生效：

df = df.with_columns(
    pl.col('Stat0').str.replace(r'\$i', pl.col('Amount'))
)

期望得到的结果数据帧：

result = pl.DataFrame(
    {
        "ItemId": [15148, 15148, 24957],
        "SuffixFactor": [19200, 200, 24],
        "ItemRand": [254, -1, -44],
        "Stat0": ['+5 Defense', '+7 Might', '+9 Vitality'],
        "Amount": ['', '7', '']
    }
)

输出表格：

shape: (3, 5)
┌────────┬──────────────┬──────────┬─────────────┬────────┐
│ ItemId ┆ SuffixFactor ┆ ItemRand ┆ Stat0       ┆ Amount │
│ ---    ┆ ---          ┆ ---      ┆ ---         ┆ ---    │
│ i64    ┆ i64          ┆ i64      ┆ str         ┆ str    │
╞════════╪══════════════╪══════════╪═════════════╪════════╡
│ 15148  ┆ 19200        ┆ 254      ┆ +5 Defense  ┆        │
│ 15148  ┆ 200          ┆ -1       ┆ +7 Might    ┆ 7      │
│ 24957  ┆ 24           ┆ -44      ┆ +9 Vitality ┆        │
└────────┴──────────────┴──────────┴─────────────┴────────┘

问题原因 #

你之前的代码未生效，是因为在部分旧版本Polars中，str.replace的第二个参数仅支持静态字符串，无法直接传入列表达式作为动态替换值。

解决方案 #

方法1：新版本Polars直接使用列表达式（推荐） #

如果你的Polars版本≥0.19.0，str.replace已支持将列作为替换值，原代码逻辑正确，可直接运行：

df = df.with_columns(
    pl.col('Stat0').str.replace(r'\$i', pl.col('Amount'))
)

注意：\$i是正则表达式写法，用于匹配字面量$i（因为$在正则中是特殊字符，必须转义）。

方法2：兼容旧版本的逐行处理写法 #

若使用的Polars版本较低，可通过map_elements逐行处理每一行的Stat0和Amount列：

df = df.with_columns(
    pl.struct(['Stat0', 'Amount']).map_elements(
        lambda x: x['Stat0'].replace('$i', x['Amount']),
        return_dtype=pl.String
    ).alias('Stat0')
)

该方法通过构造结构体聚合两列，再逐行执行字符串替换逻辑，最终重命名为Stat0列。

验证结果 #

执行上述任一方法后，均可得到你期望的结果数据帧。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shamatix