Python 使用lambda函数在每一行上应用的方式改进polars语句，只返回优化后的标题： 在每行上应用lambda函数并添加列

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"ref": [-1, 2, 8], "v1": [-1, 5, 0], "v2": [-1, 5, 8]})
>>> df['count'] = df.apply(lambda r: len([i for i in r if i == r[0]]) - 1, axis=1)
>>> df = df.drop('ref', axis=1)
>>> df
   v1  v2  count
0  -1  -1      2
1   5   5      0
2   0   8      1
>>>

>>> import polars as pl
>>>
>>> df = pl.DataFrame({"ref": [-1, 2, 8], "v1": [-1, 5, 0], "v2": [-1, 5, 8]})
>>>
>>> x = df.apply(lambda r: len([i for i in r if i == r[0]]) - 1).rename({'apply': 'count'})
>>> df = df.hstack([x.to_series()]).drop('ref')
>>>
>>> df
shape: (3, 3)
┌─────┬─────┬───────┐
│ v1  ┆ v2  ┆ count │
│ --- ┆ --- ┆ ---   │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64   │
╞═════╪═════╪═══════╡
│ -1  ┆ -1  ┆ 2     │
│ 5   ┆ 5   ┆ 0     │
│ 0   ┆ 8   ┆ 1     │
└─────┴─────┴───────┘
>>>

df.with_columns(count = pl.sum(pl.col('ref') == pl.exclude('ref')))

shape: (3, 4)
┌─────┬─────┬─────┬───────┐
│ ref ┆ v1  ┆ v2  ┆ count │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ ---   │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ u32   │
╞═════╪═════╪═════╪═══════╡
│ -1  ┆ -1  ┆ -1  ┆ 2     │
│ 2   ┆ 5   ┆ 5   ┆ 0     │
│ 8   ┆ 0   ┆ 8   ┆ 1     │
└─────┴─────┴─────┴───────┘

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