如何在Polars中通过循环重复列表生成新列（实现R中自动循环赋值的效果）

我明白你想要的效果啦——就是像R里那样，给DataFrame添加一个自动循环["lat", "lon"]的type列，对应每个地址的经纬度行。Polars不像R会自动循环短向量来匹配DataFrame长度，不过咱们有几种明确的方法可以实现这个需求，我给你一步步讲：

首先先看你的数据情况，d1是d0explode后的结果，有4行，每个地址对应两行坐标，现在要给这两行分别标上lat和lon。

方法一：显式循环序列（最贴近R的自动循环逻辑） #

Polars的Series有个cycle()方法可以让序列无限循环，再用take(pl.count())取和DataFrame行数一样多的元素，完美模拟R的自动循环：

d1 = d1.with_columns(
    type=pl.Series(["lat", "lon"]).cycle().take(pl.count())
)

这个方法不管你的DataFrame有多少行（只要是2的倍数），都能自动重复lat、lon的顺序。

方法二：按地址分组分配（更贴合你的数据结构） #

因为你的数据是每个地址对应两行坐标，咱们可以按adresse分组，给组内第一行标lat，第二行标lon：

d1 = d1.with_columns(
    type=pl.when(pl.row_number() == 1)
          .then(pl.lit("lat"))
          .otherwise(pl.lit("lon"))
          .over("adresse")
)

这个方法更稳妥，哪怕后续某个地址的坐标行数有变化（当然你这里都是两行），也能保证每个地址的第一行是纬度，第二行是经度。

方法三：用行号取模判断 #

通过生成行号序列，对2取模，偶数行（从0开始）标lat，奇数行标lon：

d1 = d1.with_columns(
    type=pl.when(pl.int_range(0, pl.count()) % 2 == 0)
          .then("lat")
          .otherwise("lon")
)

这个方法简单直接，适合整个DataFrame严格按lat、lon交替的场景。

为什么你之前的尝试没成功？ #

• 第一次用pl.Series(["1","2"])时，Polars不会自动循环短向量，它要求新列长度必须和DataFrame行数一致，所以抛出了ShapeError；
• 第二次用cross join是做笛卡尔积，会把每个行和["1","2"]都配对，所以生成了8行，这显然不是你想要的结果。

完整代码示例 #

把方法整合进去，运行后就能得到你想要的结果：

import polars as pl

d0 = pl.DataFrame(
    {
        "adresse": ["place 1", "place 2"],
        "coord": [[48.943837, 2.387917], [37.843837, 6.387917]],
    }
)
d1 = d0.explode("coord")

# 选一个你喜欢的方法添加type列
d1 = d1.with_columns(
    type=pl.Series(["lat", "lon"]).cycle().take(pl.count())
)

print(d1)

运行后输出的结果就是：

完全符合你想要的表格样式~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Samuel Allain