如何在Polars LazyFrame/DataFrame中访问行元素？

Polars是列式存储框架，和Pandas的行优先设计逻辑不同，但依然有多种方式实现类似.at/.loc/.iloc的单行元素访问需求：

1. 按行索引直接取单行（类似.iloc） #

用DataFrame::row()方法通过行索引获取完整单行，返回的Row对象支持通过列名或列索引访问元素：

use polars::prelude::*;

fn main() -> Result<()> {
    let df = df!(
        "name" => ["Alice", "Bob", "Charlie"],
        "age" => [25, 30, 35]
    )?;

    // 获取索引为1的行（第二行）
    let target_row = df.row(1)?;

    // 通过列名取值
    let name: &str = target_row.get("name").unwrap();
    // 通过列索引取值
    let age: i32 = target_row.get(1).unwrap();

    println!("Name: {}, Age: {}", name, age);
    Ok(())
}

2. 直接获取单行指定列的值 #

如果只需要单行的某一列数据，可以结合column()和first()方法，比取整行更高效：

// 获取第一行的"age"列值
let first_age: Option<i32> = df.column("age")?.first().unwrap();

3. 按行列位置精准取值（类似.iloc[row, col]） #

直接通过列索引和行索引定位元素：

// 获取第2行（索引1）第1列（索引0）的内容
let target_val: &str = df.column(0)?.get(1).unwrap();

4. 过滤后访问单行 #

如果已经通过过滤得到单行DataFrame，直接用row(0)访问即可，无需转成Vec：

let filtered_df = df.filter(col("name").eq(lit("Bob")))?;
let filtered_row = filtered_df.row(0)?;
let bob_age: i32 = filtered_row.get("age").unwrap();

注意：Polars的设计优先优化列操作，行访问的性能不如列操作，如果需要频繁处理行数据，建议评估场景是否适合Polars，或者批量转成Vec<Row>处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robert