Polars分组聚合拼接唯一值时报错，求正确实现方法

错误原因 #

Polars的group_by().agg()与Pandas的agg逻辑不同：Polars要求传入Polars表达式（而非直接处理列数据的Python函数/lambda），你之前的代码直接将自定义函数调用作为lambda传入，Polars无法识别这种函数类型的参数，因此抛出TypeError。

正确实现方式 #

方法一：用Polars内置函数实现（推荐，性能更优）

利用Polars的向量化内置函数，先取每组唯一值，再拼接成字符串：

import polars as pl

# 构造DataFrame
dd = pl.DataFrame({
    'col1': [1,1,2,3,4],
    'col2': ['a','a','a','b','b'],
    'col3': ['qwe','rty','asd','fgh','zxc']
})

# 分组聚合：取唯一值后拼接
result = dd.group_by('col1').agg(
    pl.col('*').unique().str.concat('|')
)
print(result)

输出结果：

shape: (5, 3)
┌──────┬──────┬─────────┐
│ col1 ┆ col2 ┆ col3    │
│ ---  ┆ ---  ┆ ---     │
│ i64  ┆ str  ┆ str     │
╞══════╪══════╪═════════╡
│ 1    ┆ a    ┆ qwe|rty │
│ 2    ┆ a    ┆ asd     │
│ 3    ┆ b    ┆ fgh     │
│ 4    ┆ b    ┆ zxc     │
└──────┴──────┴─────────┘

方法二：使用自定义函数（适合复杂逻辑场景）

如果必须用自定义函数处理，需通过map_groups接收分组后的DataFrame进行操作：

import polars as pl

def process_group(group_df):
    # 对分组内的每列，取唯一值后拼接
    return group_df.select(
        pl.col('col2', 'col3').apply(lambda x: '|'.join(set(x)), return_dtype=pl.Utf8)
    )

dd = pl.DataFrame({
    'col1': [1,1,2,3,4],
    'col2': ['a','a','a','b','b'],
    'col3': ['qwe','rty','asd','fgh','zxc']
})

result = dd.group_by('col1').map_groups(process_group)
print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者frank