如何在Polars数据框中将所有列名改为小写且不重复数据

我来帮你搞定这个问题！你提到用with_columns(pl.all().name.to_lowercase())的方式会保留原列，导致数据重复，确实这个方法的作用是新增小写列而非直接修改原列名，所以会出现重复的情况。

想要直接重命名所有列到小写且不产生重复数据，我们可以换个思路：直接基于当前数据框的列名生成新旧名称的映射字典，再用rename方法处理，这样就完美解决问题了。

具体步骤示例： #

1. 先创建你的示例数据框：

import polars as pl

df = pl.DataFrame([{'CCY': 'EUR', 'Qty': 123},
                   {'CCY': 'USD', 'Qty': 456}])

2. 生成列名映射字典并执行重命名：

df = df.rename({col: col.lower() for col in df.columns})

这样操作后，数据框的列名就全部变成小写的ccy和qty了，而且不会保留原有的大写列，完全没有重复数据。

为什么这个方法可行？ #

• df.columns会返回数据框所有列名的字符串列表，是可迭代的，刚好可以用来生成我们需要的映射字典。
• rename方法是Polars专门用来修改列名的API，它会返回一个修改了列名的新数据框（Polars默认是不可变的，所以需要重新赋值给变量），不会产生额外的重复列。

你之前尝试用pl.all()来遍历列是行不通的，因为pl.all()是一个表达式对象，不是列名的可迭代集合，而df.columns才是我们需要的列名列表。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Phil-ZXX