Как объединить несколько with_columns в Polars? [дубликат] ⇐ Python

[Anonymous]

Я использую Polars для преобразования моего DataFrame и хочу объединить несколько преобразований with_columns. Однако я столкнулся с проблемой при попытке выполнить операции с вновь созданным столбцом в том же контексте with_columns. В конечном итоге мне приходится сохранять DataFrame после каждого преобразования, а затем повторно применять with_columns для последующих преобразований.
Есть ли более чистый способ добиться этого?
Вот пример моего текущего подхода:

Код: Выделить всё

import polars as pl

# Sample data
exampledata = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
}

df = pl.DataFrame(exampledata)

# First transformation
df = df.with_columns(
(pl.col("A") + pl.col("B")).alias("C")
)

# Second transformation
df = df.with_columns(
(pl.col("C") * pl.col("B")).alias("D")
)

print(df)

В этом примере я создаю новый столбец C из столбцов A и B. Затем мне нужно сохранить DataFrame, прежде чем я смогу создать столбец D из C и B. Есть ли более эффективный или идиоматический способ объединить эти преобразования в Polars?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/785 ... -in-polars