为何Pandas可读取转换后的gVCF文件，而Polars直接读取会报错？

我最近碰到了一个挺费解的问题：我用bcftools把gVCF文件的头信息去掉，转成了TSV格式（我习惯叫它CSV），用的命令是：

bcftools view foo.g.vcf -H > foo.g.vcf.csv

用head查看文件内容，看起来完全符合预期：

chr1H   1       .       T       <*>     0       .       END=1000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   1001    .       T       <*>     0       .       END=1707        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   1708    .       C       <*>     0       .       END=1763        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:6:2:0,6,59
chr1H   1764    .       T       <*>     0       .       END=2000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   2001    .       A       <*>     0       .       END=3000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   3001    .       G       <*>     0       .       END=4000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   4001    .       T       <*>     0       .       END=5000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   5001    .       T       <*>     0       .       END=6000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   6001    .       A       <*>     0       .       END=7000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0
chr1H   7001    .       G       <*>     0       .       END=8000        GT:GQ:MIN_DP:PL 0/0:1:0:0,0,0

可当我在Jupyter Notebook里尝试用Polars直接读取这个文件时，却弹出了一个计算错误：Original error: remaining bytes non-empty，用的代码是：

import polars as pl

df = pl.read_csv("foo.g.vcf.csv", has_header=False,
                 new_columns=["CHROM", "POS", "ID", "REF", "ALT", "QUAL", "FILTER", "INFO", "FORMAT", "SAMPLE"],
                 separator="\t")

有意思的是，如果我先用Pandas读取这个文件，再转换成Polars的DataFrame，整个过程却完全顺畅，没有任何问题，代码如下：

import pandas as pd
import polars as pl

df = pd.read_csv("foo.g.vcf.csv", header=None, sep="\t",
                 names=["CHROM", "POS", "ID", "REF", "ALT", "QUAL", "FILTER", "INFO", "FORMAT", "SAMPLE"])
df = pl.DataFrame(df)

我就纳闷了：同样的文件，为什么Pandas能直接读取，Polars却不行？而且另一个用完全相同方法处理的VCF文件，Polars直接读取就完全正常。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者skranz