表达式运算符 / expr.py

operator.r**

Python 运算符重载。

可执行示例returns: 未标注operator

输入 / 输出

输入

按下表列名和类型准备输入。

输入项	类型	示例
`x`	`Float64`	1.0
`y`	`Float64`	1.5
`a`	`Int64`	3
`b`	`Int64`	2

输出

项目	说明
返回类型	`未标注`
输出对象	Expr；执行后得到 Polars DataFrame
输出语义	输出列由算子、alias 或底层实现决定；需要稳定列名时显式使用 alias。
执行方式	用 col(...).runtime() 或 col.with_cols(...).runtime() 创建执行计划后 calc_data。
核心调用	`2.0 ** col("x")`

打印输入 / 打印输出

下面内容来自本页示例代码真实执行后的 stdout，不是手写占位。

打印输入

print(data)

shape: (20, 4)
┌──────┬─────┬─────┬─────┐
│ x    ┆ y   ┆ a   ┆ b   │
│ ---  ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ f64  ┆ f64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞══════╪═════╪═════╪═════╡
│ 1.0  ┆ 1.5 ┆ 3   ┆ 2   │
│ 1.25 ┆ 2.1 ┆ 1   ┆ 3   │
│ 1.5  ┆ 2.7 ┆ 2   ┆ 4   │
│ 1.75 ┆ 2.7 ┆ 4   ┆ 1   │
│ 2.0  ┆ 3.3 ┆ 5   ┆ 5   │
│ …    ┆ …   ┆ …   ┆ …   │
│ 4.75 ┆ 7.5 ┆ 3   ┆ 2   │
│ 5.0  ┆ 8.1 ┆ 1   ┆ 3   │
│ 5.25 ┆ 8.7 ┆ 2   ┆ 4   │
│ 5.5  ┆ 8.7 ┆ 4   ┆ 1   │
│ 5.75 ┆ 9.3 ┆ 5   ┆ 5   │
└──────┴─────┴─────┴─────┘

打印输出

print(out)

shape: (20, 1)
┌───────────┐
│ literal   │
│ ---       │
│ f64       │
╞═══════════╡
│ 2.0       │
│ 2.378414  │
│ 2.828427  │
│ 3.363586  │
│ 4.0       │
│ …         │
│ 26.908685 │
│ 32.0      │
│ 38.054628 │
│ 45.254834 │
│ 53.817371 │
└───────────┘

调用

Python

2.0 ** col("x")

参数	类型	默认值	说明
`other`	`未标注`	`必填`	位置参数

完整代码

本页完整例子会执行真实的 calc_data 或对象调用。

展开可复制完整代码

Python

import datetime as dt
import polars as pl
import qust as qs
from qust import col, pms

data = pl.DataFrame(
    {
        "x": [1.0, 1.25, 1.5, 1.75, 2.0, 2.25, 2.5, 2.75, 3.0, 3.25, 3.5, 3.75, 4.0, 4.25, 4.5, 4.75, 5.0, 5.25, 5.5, 5.75],
        "y": [1.5, 2.1, 2.7, 2.7, 3.3, 3.9, 3.9, 4.5, 5.1, 5.1, 5.7, 6.3, 6.3, 6.9, 7.5, 7.5, 8.1, 8.7, 8.7, 9.3],
        "a": [3, 1, 2, 4, 5, 3, 1, 2, 4, 5, 3, 1, 2, 4, 5, 3, 1, 2, 4, 5],
        "b": [2, 3, 4, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 5],
    }
)

print("算子:")
print('operator.r**')
print("场景:")
print('运算符重载：把 Python 运算符变成 Qust 表达式节点。')
print("模式:")
print('可执行示例：构造表达式并运行 calc_data。')
print("输入列:")
print('x, y, a, b')
print("调用:")
print('2.0 ** col("x")')
print("输入数据:")
print(data)
expr = 2.0 ** col("x")
df = col(expr).runtime()
out = df.calc_data(data)
print("输出:")
print(out)

改成业务代码

改哪里	怎么改
列名	把示例 DataFrame 里的列名换成你的真实列名，列顺序保持和用法一致。
参数	只改函数括号里的参数；不要随意改变 `rolling/over/batch/select` 的链式层级。
输出名	需要稳定输出列名时，在表达式尾部加 `.alias("name")`。
调试	先打印输入数据和调用字符串，再执行 `calc_data`；报 schema 错时先检查列数和 dtype。

注意事项

先确认输入列名、顺序、类型和本页一致。
输出列名不符合业务语义时，显式追加 .alias(...)。
窗口和分组类算子要确认 rolling/expanding/over/batch 的链式层级。

来源

项目	位置
源码文件	`expr.py`
类/对象	`ExprNamespace`