根据 Polars 中另一个列表的值过滤列表

Question

假设我有以下数据框：

df = pl.DataFrame({
    'values': [[0, 1], [9, 8]],
    'qc_flags': [["", "X"], ["T", ""]]
})

我只想在相应的 qc_flag 等于“”时保留我的值。

有人知道正确的方法吗？

我尝试过这样的事情：

filtered = df.with_columns(
    pl.col("values").list.eval(
        pl.element().filter(
            pl.col("qc_flags").list.eval(
                pl.element() == ""
            )
        )
    )
)

我希望得到“值”：[[0]，[8]]，但最终我得到了这个错误：

ComputeError: named columns are not allowed in `list.eval`; consider using `element` or `col("")`

Answer 1

您可以添加一个临时列来跟踪列表中的哪个元素来自，将列表分解为适当的系列，进行过滤，然后再次按该列分组：

(df
    .lazy()
    .with_row_index()
    .group_by("index")
    .agg(
        pl.col.values.explode().filter(pl.col.qc_flags.explode() == "")
    )
    .drop("index")
    .collect())

输出：

shape: (2, 1)
┌───────────┐
│ values    │
│ ---       │
│ list[i64] │
╞═══════════╡
│ [0]       │
│ [8]       │
└───────────┘