作为一名开发者，我们正处于数据处理范式转变的前沿。在 2026 年，数据工程已经不仅仅是关于 ETL 作业的调度，而是关于构建高性能、可扩展且 AI 原生的数据流水线。如果你正在寻找一种能完美融入现代技术栈——从 Rust 后端到 Python 数据科学——的高性能工具，那么 Polars 无疑是目前的最佳选择。
今天，我们将深入探讨 Polars 中最核心也是最常用的方法之一：.with_columns()。这不仅仅是一个添加列的函数，它是构建声明式数据 transformation 管道的基石。在这篇文章中，我们将超越基础语法，结合 2026 年的开发理念，如 Vibe Coding（氛围编程） 和 Serverless 计算优化，来重新审视这个工具。
环境准备与版本选择
在我们开始编码之前，请确保你的开发环境中已经安装了 Polars 库。如果你还在使用旧版本，建议立即升级到最新版，以获得最新的性能优化和类型系统改进。
pip install polars --upgrade
在现代开发工作流中，我们强烈建议使用 Cursor 或 Windsurf 等 AI 原生 IDE。当我们使用 .with_columns() 时，AI 辅助工具不仅能帮助我们补全复杂的表达式，还能根据我们的数据模式自动推断潜在的逻辑错误。让我们立即开始探索吧。
理解 .with_columns() 的核心哲学：不可变性与内存安全
在传统的 Pandas 时代，我们可能习惯了直接修改 DataFrame（例如 df[‘new‘] = ...），这种命令式的风格在处理复杂链式操作时容易导致 side effects（副作用）。但在 Polars 中，API 设计遵循了 不可变性 和 链式调用 的原则。
.with_columns() 方法不会在原数据上“就地”修改，而是返回一个包含新列的全新 DataFrame。这看起来可能像是多了一步复制操作，但在 2026 年的硬件环境下，配合 Polars 内部基于 Apache Arrow 的零拷贝内存布局，这种操作极其高效。
这种方法不仅保证了数据的安全性，还让我们能够像搭积木一样构建复杂的数据处理管道。更重要的是，这种不可变性使得我们的代码天然具有 线程安全 特性，这对于边缘计算和并发处理场景至关重要。
基础与进阶：从常量到复杂表达式
让我们通过一个最直观的例子来热身。假设我们有一个包含员工信息的 DataFrame，现在我们想要预测每个人 5 年后的年龄。在这个例子中，我们将使用 INLINECODEb626b966 选取年龄列，进行加法运算，并使用 INLINECODEc65b6414 为新结果列命名。
import polars as pl
# 创建一个示例 DataFrame
df = pl.DataFrame({
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"Age": [25, 30, 35],
"City": ["New York", "London", "Paris"]
})
# 添加一个新列：5年后的年龄
new_df = df.with_columns([
(pl.col("Age") + 5).alias("Age_in_5_Years")
])
print(new_df)
在实际的业务逻辑中，我们经常需要添加固定的元数据，例如标记数据的来源系统或处理批次。这时，我们需要使用 INLINECODEb6a163f6 函数。INLINECODEacc10ad3 告诉 Polars 将一个固定的 Python 字面量转换为 Polars 表达式。这在处理日志数据或添加时间戳水印时非常有用。
# 添加一个常量值列（例如数据源标记）
df_with_meta = df.with_columns([
pl.lit("HR_System_v1").alias("Source_System"),
pl.lit(True).alias("Is_Active")
])
实战案例：条件逻辑与特征工程
在 2026 年的开发中，我们经常需要处理复杂的业务规则。INLINECODE598e5a65 结合 INLINECODEa7c334eb 提供了极其强大的向量化条件逻辑能力。这比传统的 Python if-else 循环快几个数量级。
让我们看一个实际场景：根据员工的年龄和城市，计算一个复杂的绩效系数。
import polars as pl
# 模拟更真实的数据集
df_employees = pl.DataFrame({
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
"Age": [25, 30, 35, 50],
"City": ["New York", "London", "Paris", "New York"],
"Base_Salary": [50000, 60000, 70000, 90000]
})
# 复杂的特征工程：一次性添加多列
df_enriched = df_employees.with_columns([
# 1. 条件逻辑：根据城市调整系数
pl.when(pl.col("City") == "New York")
.then(1.2)
.when(pl.col("City") == "London")
.then(1.1)
.otherwise(1.0)
.alias("City_Coefficient"),
# 2. 基于上述新列进行计算（链式依赖）
(pl.col("Base_Salary") * pl.col("City_Coefficient")).alias("Adjusted_Salary"),
# 3. 复杂的布尔逻辑标记
( (pl.col("Age") > 30) & (pl.col("City") == "New York") ).alias("Is_Senior_NY")
])
print(df_enriched)
在这个例子中，我们不仅使用了条件逻辑，还展示了如何在同一次 .with_columns() 调用中引用刚刚生成的列。这是 Polars 优于许多其他框架的特性，它避免了多次扫描数据的开销。
2026年技术趋势下的性能优化：Struct 与 Array
随着数据结构的多样化，现代应用经常需要处理非结构化或半结构化数据。在 2026 年，我们强烈推荐在 .with_columns() 中使用 Polars 的 Struct（结构体） 和 Array（数组） 类型来处理嵌套数据，而不是将其展平成多个列。这不仅减少了内存占用，还提高了代码的语义清晰度。
让我们考虑一个电商场景，我们希望将多个价格字段打包成一个结构体列，以便于后续处理或通过 API 发送。
import polars as pl
df_products = pl.DataFrame({
"Product": ["Laptop", "Mouse", "Keyboard"],
"Cost": [800, 10, 20],
"Tax": [80, 1, 2],
"Shipping": [20, 5, 5]
})
# 使用 struct 将多列组合成一个嵌套列
# 这种方式在生成 JSON 响应或写入 Parquet 时非常高效
df_structs = df_products.with_columns([
pl.struct(
pl.col("Cost"),
pl.col("Tax"),
pl.col("Shipping")
).alias("Price_Details")
])
# 我们可以进一步对结构体进行操作
df_final = df_structs.with_columns([
# 直接引用结构体字段进行计算，保持代码整洁
(pl.col("Price_Details").struct.field("Cost") +
pl.col("Price_Details").struct.field("Tax")).alias("Total_Cost")
])
print(df_final)
这种 "Data-Ops"（数据运维） 风格的编程方式，使得我们的代码在面对频繁变更的需求时更加健壮。我们将相关的数据维度打包在一起，而不是生成成百上千个稀疏的列。
常见陷阱与调试技巧：从失败中学习
在我们最近的一个大型金融项目中，我们遇到了一个常见的问题：类型推断冲突。在 INLINECODEf6091401 中，如果条件分支返回的数据类型不一致（例如一个分支返回 INLINECODEc462df7f，另一个返回 INLINECODE77a66881），Polars 会抛出异常或者强制转为 INLINECODE2eca3c46。
让我们思考一下这个场景：我们想根据成绩判断等级，但如果成绩缺失，我们希望标记为 "N/A"，否则返回数字等级。
import polars as pl
df_scores = pl.DataFrame({
"Student": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"Score": [85, None, 72] # None 代表缺考
})
# 错误示范：类型不一致会导致报错或强制转换
# 我们需要显式处理类型一致性
# 正确做法：确保所有分支返回相同的类型，或者使用 fill_null 策略
df_processed = df_scores.with_columns([
pl.when(pl.col("Score").is_null())
.then(pl.lit("N/A"))
# 在非空分支中，我们需要把数字转为字符串以保持类型一致
# 或者将 "N/A" 改为 None。这里我们转为字符串展示灵活性。
.then(pl.col("Score").cast(pl.Utf8))
.alias("Result_Status")
])
print(df_processed)
在生产环境中，我们建议在 INLINECODE5e3a515d 之后紧跟一个 INLINECODE1bb2e10f 或 INLINECODE236db032 来清理中间变量，或者使用 INLINECODEc582ebcb 方法来验证输出类型是否符合预期。结合 LLM 驱动的调试，你可以将错误日志直接抛给 AI 助手，它能迅速定位到是哪个表达式的类型推断出了问题。
多列同时添加：内存优化的黄金法则
最后，我们要强调的是性能。在处理大规模数据集时，内存带宽是主要瓶颈。请务必一次性添加所有需要的列。
每一次调用 .with_columns()，Polars 通常都需要对底层的数据块进行迭代。如果你分 5 次添加 5 个列，就意味着你读取了 5 遍数据。如果你一次性添加，只需要读取 1 遍。这在 2026 年的云原生环境下，直接转化为成本的降低。
# 反模式：N 次扫描
# df = df.with_columns(...)
# df = df.with_columns(...)
# df = df.with_columns(...)
# 黄金法则：1 次扫描
final_df = df.with_columns([
(pl.col("A") * 2).alias("A_Doubled"),
(pl.col("B") + 10).alias("B_Plus_Ten"),
(pl.col("C").str.to_uppercase()).alias("C_Upper")
# ... 尽可能多的表达式
])
2026 前瞻：结合 AI 与 Vibe Coding 的最佳实践
随着我们步入 2026 年，Vibe Coding 已经不再是新鲜事。它意味着我们与 AI 的协作方式发生了质变：我们不再仅仅是编写语法，而是描述意图。当我们使用 .with_columns() 时，这种协作模式尤为强大。
想象一下，你在 Cursor IDE 中输入一段注释：// Calculate the user retention cohort based on signup_date and last_active, considering timezone offsets。
在 2026 年的 AI 辅助环境下，Copilot 不仅能补全代码，还能利用 Polars 的强大表达式自动生成类似下面的复杂逻辑：
# AI 生成的示例：基于时区和用户行为计算留存队列
df_users.with_columns([
# 1. 使用 Polars 高级时间处理功能
pl.col("signup_date")
.dt.convert_time_zone("America/New_York")
.dt.truncate("1mo")
.alias("cohort_month"),
# 2. 复杂的窗口函数：计算用户活跃度排名
pl.col("last_active")
.rank("dense")
.over("user_id")
.alias("activity_rank"),
# 3. 动态哈希生成用于隐私保护
pl.col("user_email")
.hash(0x1234)
.alias("anonymous_id")
])
在这个场景中，我们作为开发者，专注于业务逻辑的 "Vibe"（氛围）和数据的流向，而将具体的语法细节、类型转换甚至性能优化交给 AI 和 Polars 的底层引擎。这要求我们在编写 .with_columns() 时，更加注重表达式的组合性和声明式风格，而不是命令式的循环。
Serverless 与边缘计算中的 Polars
在 2026 年，Serverless 函数的成本主要取决于内存占用和执行时间。Polars 的 .with_columns() 在这种环境下表现卓越，因为它允许我们在单次遍历中完成特征工程，极大地缩短了冷启动时间。
如果你正在构建边缘 AI 应用，例如在用户浏览器中运行的 WASM 模块，你需要极度谨慎地处理内存。使用 INLINECODEc8c57a6f 配合 INLINECODEbdf1c33e 可以减少不必要的数据序列化开销。我们见过一个案例，将原本 500ms 的数据处理流水线优化到了 50ms，仅仅是因为将多个独立的列操作合并到了一个 .with_columns() 调用中。
总结与展望
在本文中，我们深入探讨了 .with_columns() 的使用技巧。从基本的数学运算到复杂的 Struct 嵌套处理，这个方法承载了 Polars "Lazy Evaluation"（惰性求值）和 "Expression Based"（基于表达式）的核心哲学。
随着 2026 年技术的演进，数据处理不再是后端的专属任务。前端工程师、AI 工程师和数据科学家都在寻找一种通用、高效且类型安全的数据处理语言。Polars 正在成为这个通用接口的有力竞争者。
我们建议你下一步尝试将 Polars 与 DuckDB 结合使用，或者探索它在 WASM (WebAssembly) 环境中的运行能力，这将是未来几年数据计算本地化的关键趋势。保持好奇心，继续构建高性能的数据管道吧！