当 python 极坐标中某些列条目为空时，如何分解 List[_] 列？

给定如下所示的 Polars df，如何在两列上调用 explode() ，同时将空条目扩展到正确的长度以与其行匹配？

shape: (3, 2)
┌───────────┬─────────────────────┐
│ x         ┆ y                   │
│ ---       ┆ ---                 │
│ list[i64] ┆ list[bool]          │
╞═══════════╪═════════════════════╡
│ [1]       ┆ [true]              │
│ [1, 2]    ┆ null                │
│ [1, 2, 3] ┆ [true, false, true] │
└───────────┴─────────────────────┘

当前调用 df.explode(["x", "y" ]) 将导致此错误：

polars.exceptions.ShapeError: exploded columns must have matching element counts

我假设没有内置方式。但我找不到/想不出一种方法将该空值转换为具有正确长度的列表，以便爆炸可以工作（假设我事先不静态地知道所需的长度）。

我研究了传递列表。长度写入repeat_by()，但repeat_by()不支持null。

没有内置的方法来使用 explode 处理 Polars 中不等长的列表。但是，可以使用以下方法预处理数据帧：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "x": [[1], [1, 2], [1, 2, 3]],
    "y": [[True], None, [True, False, True]]
})

def explode_fill(df, columns):
    # Find the maximum length of lists in the specified columns
    max_len = df.select(pl.max([pl.col(c).arr.len() for c in columns])).item()

    # Fill null values and extend lists to the maximum length
    for col in columns:
        df = df.with_columns(
            pl.when(pl.col(col).is_null())
            .then(pl.lit(pl.repeat(None, max_len).alias(col)))
            .otherwise(pl.col(col))
        )

    return df.explode(columns)

df = explode_fill(df, ["x", "y"])
print(df)

此代码执行以下操作：

1. explode_fill 函数：
2. 接受数据帧和要展开的列列表作为输入。
3. 计算指定列中列表的最大长度 ( max_len )。
4. 迭代要展开的列：
   • 使用 pl.when 检查空值 ( None )。
   • 如果为 None ，则使用 pl.repeat(None, max_len) 将其替换为具有 max_len 个 None 值的列表。
   • 否则，保持原始值。

5. 使用 explode 展开修改后的列。

6. 应用 explode_fill 函数：

7. 在数据帧和列 ["x", "y"] 上调用 explode_fill 函数。

此代码有效地将空列表或 None 值替换为具有正确长度（由最长列表确定）的 None 值列表，从而允许 explode 在没有错误的情况下工作。

此解决方案避免了使用 apply 或 map ，这在处理更大的数据集时可以提高性能。