在 Polars 中，pl.when().then().otherwise() 无法直接使用纯字符串（如 'string a'）作为分支值，必须通过 pl.lit() 将其显式转为字面量表达式，否则会被误解析为列名并报 ColumnNotFoundError。
在 polars 中，`pl.when().then().otherwise()` 无法直接使用纯字符串（如 `'string a'`）作为分支值，必须通过 `pl.lit()` 将其显式转为字面量表达式，否则会被误解析为列名并报 `columnnotfounderror`。
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') 中传入一个字符串时，Polars 默认将其视为对名为 "string a" 的列的引用（而非字符串内容本身），因此在列不存在时抛出 ColumnNotFoundError。这是初学者常见的误区，根源在于 Polars 表达式 API 的类型安全设计——所有标量值必须经由 pl.lit() 显式声明为字面量。
✅ 正确写法如下：
import polars as pl
# 示例数据
df = pl.DataFrame({"x": [1, 2, 3, 4]})
# 基于条件生成字符串列：x > 2 → "string a"，否则 "string b"
result = df.with_columns(
pl.when(pl.col("x") > 2)
.then(pl.lit("string a"))
.otherwise(pl.lit("string b"))
.alias("new_column")
)
print(result)输出：
shape: (4, 2) ┌─────┬────────────┐ │ x ┆ new_column │ │ --- ┆ --- │ │ i64 ┆ str │ ╞═════╪════════════╡ │ 1 ┆ string b │ │ 2 ┆ string b │ │ 3 ┆ string a │ │ 4 ┆ string a │ └─────┴────────────┘
⚠️ 注意事项：
- pl.lit() 不仅适用于字符串，也适用于数字、布尔值、None、日期等任意 Python 标量（如 pl.lit(42), pl.lit(True), pl.lit(None)）；
- 若需动态拼接字符串（如 "prefix_" + col_name），应使用pl.col(...).cast(pl.Utf8).str.concat(...)或pl.format()，而非在pl.lit()` 中拼接；
- 在链式 .when().then().when().then().otherwise() 多条件结构中，每个 .then() 和最终 .otherwise() 都必须使用 pl.lit() 包裹字面量；
- 错误示例（会报错）：.then("string a")、.otherwise(100) —— 缺少 pl.lit 将导致类型推断失败或列查找异常。
? 小技巧：可将常用字面量封装为变量提升可读性：
STR_A = pl.lit("string a")
STR_B = pl.lit("string b")
df.with_columns(
pl.when(pl.col("x") > 2).then(STR_A).otherwise(STR_B).alias("new_column")
)总之，pl.lit() 是 Polars 表达式中“标量即值”的关键桥梁。养成对所有非列引用的静态值显式调用 pl.lit() 的习惯，是编写健壮、可维护 Polars 查询的基础。
