本文介绍如何使用 polars 的 `pivot` 方法，将长格式稀疏数据（id-key-value 三元组）高效转换为宽格式列向量表示，适用于大规模稀疏特征工程场景。
在处理稀疏特征数据（如用户行为、基因表达、推荐系统 item-tag 关系等）时，原始存储常采用紧凑的三列结构（id, key, value），以节省空间并便于增量更新；但在建模或矩阵运算阶段，往往需要将其展开为宽表形式——即每个唯一 key 成为一列，id 作为行索引，对应 value 填入单元格，缺失值自动填充为 NULL。Polars 提供了原生、高性能的 pivot 操作来完成这一转换，远优于手动分组拼接或循环构造。
✅ 正确用法：df.pivot(columns, index)
只需一行代码即可完成转换：
import polars as pl df = pl.from_repr(""" ┌─────┬─────┬───────┐ │ id ┆ key ┆ value │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ str ┆ i64 │ ╞═════╪═════╪═══════╡ │ a ┆ m1 ┆ 1 │ │ a ┆ m2 ┆ 2 │ │ a ┆ m3 ┆ 1 │ │ b ┆ m2 ┆ 4 │ │ c ┆ m1 ┆ 2 │ │ c ┆ m3 ┆ 6 │ │ d ┆ m4 ┆ 4 │ │ e ┆ m2 ┆ 1 │ └─────┴─────┴───────┘ """) result = df.pivot(on="key", index="id", values="value") print(result)输出为标准宽表（5 行 × 5 列），自动对齐所有 key（m1–m4）作为列名，并保留原始数据类型（i64），缺失位置统一为 null：
shape: (5, 5) ┌─────┬──────┬──────┬──────┬──────┐ │ id ┆ m1 ┆ m2 ┆ m3 ┆ m4 │ │ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │ ╞═════╪══════╪══════╪══════╪══════╡ │ a ┆ 1 ┆ 2 ┆ 1 ┆ null │ │ b ┆ null ┆ 4 ┆ null ┆ null │ │ c ┆ 2 ┆ null ┆ 6 ┆ null │ │ d ┆ null ┆ null ┆ null ┆ 4 │ │ e ┆ null ┆ 1 ┆ null ┆ null │ └─────┴──────┴──────┴──────┴──────┘? 参数说明： on=”key”：指定要“展开”的列（即新列名来源）； index=”id”：指定行标识列（即新表的行索引）； values=”value”：指定填充单元格的数值列（默认为 value，可省略）。
⚠️ 注意事项与进阶提示
- 仅支持 eager 模式：pivot() 是 eager-only 方法，不适用于 LazyFrame。若需在 lazy 流程中 pivot，须先 .collect()，或改用 group_by().agg() + Struct + unnest 组合实现（参见 Polars 官方文档 Lazy Pivot 替代方案）。
- 自动推断列名：on 列的所有唯一值将自动作为新列名，无需预先枚举（但要求 on 列值为合法标识符；含特殊字符时建议先清洗）。
- 聚合冲突处理：若同一 (id, key) 出现多行，默认取首值；如需自定义聚合（如 sum、mean），需显式传入 aggregate_function 参数，例如：
df.pivot(on="key", index="id", values="value", aggregate_function=pl.col("value").sum()) - 内存友好性：Polars 的 pivot 底层基于哈希分组和稀疏列分配，对高基数稀疏数据表现优异，显著优于 pandas 的 pivot_table（尤其在百万级以上记录时）。
✅ 总结
将稀疏长表转为宽表是特征工程中的高频操作。Polars 的 pivot() 方法以简洁语法、明确语义和卓越性能，成为该任务的理想选择。掌握其核心参数与限制（尤其是 eager/lazy 差异），可大幅提升数据预处理 pipeline 的可读性与执行效率。对于超大规模场景，建议配合 scan_parquet() + collect() 分块 pivot，避免单次内存峰值过高。