在polars中进行链式操作时，不能在后续`with_columns`中直接使用`df.select()`引用前一步新增的列；必须通过表达式（如`pl.col("new_col")`）在同一个链式上下文中引用，否则会报`columnnotfounderror`。
Polars 的链式表达式（chained expressions）是其高性能数据处理的核心范式之一，但初学者常因误解“链式执行时机”而踩坑。关键在于：每一步 .with_columns() 操作作用于前一步返回的 DataFrame，而非原始变量 df。你原代码中反复使用 df.select(...)，而 df 始终是初始 DataFrame（不含 total_area），因此第二步 df.select(pl.cum_sum("total_area")) 必然失败——total_area 尚未存在于 df 中。
✅ 正确做法是：所有列计算均通过 Polars 表达式完成，并在链式调用中自然传递上下文。无需手动构造 pl.Series，除非数据来自外部（如 NumPy 数组、Python 列表等）。以下是优化后的完整示例：
import numpy as np
import polars as pl
# 生成示例数据
np.random.seed(42)
data = np.random.random((50, 5))
df = pl.from_numpy(data, schema=["id", "sampling_time", "area", "val1", "area_corr"])
# ✅ 正确链式写法：全部使用表达式，自动继承前序列
result = (
df
.with_columns(
id=pl.col("id").cast(pl.Int32), # 重命名并类型转换（可选）
total_area=pl.col("area") + pl.col("area_corr")
)
.with_columns(
cumulative_area=(pl.cum_sum("total_area") / 0.15).round(2) # 可加 round 提升可读性
)
.with_columns(
parcel_id=pl.col("cumulative_area").cast(pl.Int32)
)
)
print(result.select(["total_area", "cumulative_area", "parcel_id"]).head())? 注意事项与最佳实践：
- ❌ 避免在链式中重复使用原始 df（如 df.select(...)），它不会感知链内新增列；
- ✅ 推荐将多个列定义合并到单个 .with_columns() 中以提升性能（减少计划优化次数）：
.with_columns( id=pl.col("id").cast(pl.Int32), total_area=pl.col("area") + pl.col("area_corr"), cumulative_area=pl.cum_sum("total_area") / 0.15, parcel_id=pl.col("cumulative_area").cast(pl.Int32) ) - ⚠️ pl.cum_sum() 是窗口函数，按行序累加（默认按物理顺序），若需按业务逻辑排序，请先 .sort("sampling_time")；
- ? 调试技巧：可在任意链式步骤后添加 .select(pl.all().name.prefix("DEBUG_")) 或 .inspect()（Polars ≥0.20.18）查看中间结果。
掌握这一原则后，即可安全构建任意深度的 Polars 链式管道，为后续 group_by、join 或 pivot 等操作打下坚实基础。
