在 pandas 中，我可以调用 data.expanding(min_periods=1).apply(lambda_func) 来调用扩展函数或类似 cumsum 的视图。
如何用极性做同样的事情？我只能找到 rolling_apply 或 apply。
回答1
从 polars>=0.13.36 您可以运行 cumulative_eval 在累积递增窗口上运行极坐标表达式。
请注意，您不应将其用于像 sum 这样的聚合，因为这将具有 O(n^2) 复杂性。
df = pl.DataFrame({
"values": [1, 2, 3, 4, 5]
})
df.select([
pl.col("values").cumulative_eval(pl.element().first() - pl.element().last() ** 2)
])shape: (5, 1)
┌────────┐
│ values │
│ --- │
│ f64 │
╞════════╡
│ null │
├╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ -3.0 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ -8.0 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ -15.0 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ -24.0 │
└────────┘