Как заставить Polars.LazyFrame.pivot работать с несколькими столбцами? ⇐ Python

[Anonymous]

С помощью DataFrame я могу легко повернуть эту таблицу



id
предмет
экзамен
оценка




1
математика
теория
10


1
математика
практика
12


3
физика
теория
15



В эту таблицу



id
{"математика","теория"
{"математика","практика"
{"физика","теория"




1
10
12



3


15



С помощью этого кода:

Код: Выделить всё

import polars as pl

df = pl.DataFrame(
{
"id": [1, 1, 3],
"subject": ["maths", "maths", "physics"],
"exam": ["theory", "practice", "theory"],
"grade": [10, 12, 15],
}
)
lf = df.lazy()
df.pivot(on=["subject", "exam"], index="id")  # works well

Но мне не удалось сделать то же самое с ленивым фреймом, хотя эта функция была добавлена ​​в Polars 1.36.0 в 2025/12 году. В частности, я не знаю, как предоставить on_columns для двух столбцов:

Код: Выделить всё

# A list of sets
lf.pivot(
on=["subject", "exam"],
index="id",
on_columns=[{"maths", "theory"}, {"maths", "practice"}, {"physics", "theory"}],
)
# InvalidOperationError: `pivot` expected `on` and `on_columns` to have the same amount of columns.

# A list of lists
lf.pivot(
on=["subject", "exam"],
index="id",
on_columns=[["maths", "theory"], ["maths", "practice"], ["physics", "theory"]],
)
# InvalidOperationError...

# A series
lf.pivot(
on=["subject", "exam"],
index="id",
on_columns=lf.select(pl.struct("subject", "exam").unique()).collect().to_series(),
)
# InvalidOperationError...

Спасибо за помощь!


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... le-columns