在 Polars 中，pl.when().then().otherwise() 无法直接传入字符串字面量（如 'string a'），否则会被误解析为列名；必须用 pl.lit() 将其显式包装为字面量表达式，才能正确生成字符串新列。
在 polars 中，`pl.when().then().otherwise()` 无法直接传入字符串字面量（如 `'string a'`），否则会被误解析为列名；必须用 `pl.lit()` 将其显式包装为字面量表达式，才能正确生成字符串新列。
Polars 的表达式系统严格区分“列引用”与“字面量值”。当你在 .then('string a') 中直接传入字符串时，Polars 默认将其视为对名为 'string a' 的列的引用，而非一个静态字符串值——这正是 ColumnNotFoundError: string a 错误的根本原因。
✅ 正确做法是：使用 pl.lit() 显式声明字面量。pl.lit() 会将 Python 值（如字符串、数字、布尔值等）转换为 Polars 表达式中的常量节点，确保其在计算中被当作标量值处理。
以下是一个完整可运行的示例：
import polars as pl
# 构造测试数据
df = pl.DataFrame({
"score": [85, 42, 96, 58]
})
# ✅ 正确：使用 pl.lit 包装字符串
result = df.with_columns(
pl.when(pl.col("score") >= 60)
.then(pl.lit("string a"))
.otherwise(pl.lit("string b"))
.alias("new_column")
)
print(result)输出：
shape: (4, 2) ┌───────┬────────────┐ │ score ┆ new_column │ │ --- ┆ --- │ │ i64 ┆ str │ ╞═══════╪════════════╡ │ 85 ┆ string a │ │ 42 ┆ string b │ │ 96 ┆ string a │ │ 58 ┆ string b │ └───────┴────────────┘
? 关键注意事项：
- pl.lit() 不仅适用于字符串，也适用于 int、float、bool、None、date、datetime 等任意 Python 字面量；
- 若需动态拼接字符串（如基于多列生成），应改用 pl.format() 或 pl.concat_str()，而非嵌套多个 pl.lit；
- 在链式条件中（如连续多个 .when().then()），每个 .then() 和最终 .otherwise() 都需独立包裹 pl.lit()（或其它合法表达式）；
- 切勿混淆 pl.lit("col_name") 与 pl.col("col_name")：前者生成字符串 "col_name"，后者引用名为 "col_name" 的列。
? 总结：pl.when 是 Polars 实现条件逻辑的核心表达式构造器，但其 .then() / .otherwise() 分支接收的是 表达式，而非原始 Python 值。牢记「字面量须经 pl.lit() 显式提升」这一原则，即可避免绝大多数类型误解析问题。
