此问题指的是建议对polars表达式进行重构。Polars是一种用于数据操作和分析的快速和内存集合。使用Polars时，我们经常需要编写表达式来选择、操作或过滤数据。当表达式非常复杂或不够优化时，它们可能会变得难以理解和维护。

以下是改进polars表达式的一些建议:

1. 减少表达式长度。在编写表达式时，应尽量避免使用过多的步骤或过于复杂的操作。如果可以将表达式拆分成更小的部分，则应该这样做。

示例：

原始表达式

df.select([col for col in df.columns if col.startswith('item')]).groupby('order_id').max()

重构后的表达式

cols = [col for col in df.columns if col.startswith('item')] df1 = df.select(cols) df2 = df1.groupby('order_id') df3 = df2.max()

2. 避免重复操作。如果表达式中有多个重复的步骤或操作，则可以考虑将它们移到单独的变量或函数中。

示例：

原始表达式

df.filter((col('age') < 18) & (col('gender') == 'F')).select(['name', 'age'])

重构后的表达式

def filter_female_underage(df): return df.filter((col('age') < 18) & (col('gender') == 'F')).select(['name', 'age'])

df1 = filter_female_underage(df) df2 = filter_female_underage(df)

3. 优化处理顺序。在编写表达式时，应该先执行最小量的操作。如果可以减少操作数量，并且保持相同的功能，则应将操作重组以提高性能。

示例：

原始表