Polars执行groupby聚合时报Aggregation did not return a Series错误求助

报错根因说明 #

Any(ComputeError("Aggregation did not return a Series")) 本质是Polars执行聚合操作时，返回的结果类型不符合预期，无法转为标准Series结构导致的报错。

可行排查方向 #

• 先核对生产环境与本地的Polars版本是否一致，执行命令 pip show polars 即可查看两端版本号。不同版本的Polars对聚合逻辑的校验规则存在差异，尤其是.unique()这类可能返回多值的聚合函数，版本兼容性问题是高频触发该报错的原因，可将生产环境Polars版本对齐到本地可正常运行的版本后再测试。
• 逐个注释聚合代码中的列逻辑，定位具体触发报错的列：比如先只保留AchievedPercentage的聚合逻辑运行，再逐步添加其他列，确认是数值列的mean运算触发报错，还是日期列的unique运算触发报错。
• 检查生产环境从Dynamo读取的原始DataFrame数据：
  1. 是否存在ReportId为空的行，空值分组的聚合逻辑容易出现非预期返回
  2. 是否存在某个ReportId分组下，聚合列全为null的情况，CSV导出时部分空值会被默认转为空白字符串，和Dynamo直接读取的原生null类型在聚合时处理逻辑不同
  3. 若报错出现在带.unique()的两列，可临时将.unique()替换为.first()测试，若运行正常则说明生产数据中存在某个ReportId分组下该列有多个不同值，.unique()返回的List类型和预期的单值类型不匹配触发报错。
• 打印生产环境DataFrame的完整schema和前20行原始数据，和本地CSV读取的DataFrame逐字段对比，确认是否存在Dynamo嵌套类型未被正确解析、数值字段隐含字符串格式等和本地不一致的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ayena