Использование Apply на полярах

pl.Expr.apply устарел в пользу pl.Expr.map_elements в версии Polars 0.19.0. Недавно pl.Expr.apply был удален в версии Polars 1.0.0.

Вы можете адаптировать свой код к новой версии следующим образом.

df.with_columns(
    pl.col("AH_PROC_REALIZADO")
    .map_elements(get_procedure_description, return_dtype=pl.String)
    .alias("proced_descr")
)

Если вы действительно хотите применить функцию Python, вы можете использовать map_elements(). Однако использование собственных полярных выражений всегда предпочтительнее.

В вашем случае я бы посоветовал посмотреть replace() или replace_strict().

Если вы хотите просто выполнить поиск по столбцу AH_PROC_REALIZADO, вы можете использовать простой replace_strict():

df = pl.DataFrame({
    "AH_PROC_REALIZADO": ["30408", "410010065", "410010111", "XXXX"]
})

┌───────────────────┐
│ AH_PROC_REALIZADO │
│ ---               │
│ str               │
╞═══════════════════╡
│ 30408             │
│ 410010065         │
│ 410010111         │
│ XXXX              │
└───────────────────┘

df.with_columns(
    pl.col("AH_PROC_REALIZADO")
    .replace_strict(proceds, default=None)
    .alias("proced_descr")
)

┌───────────────────┬────────────────────────────────┐
│ AH_PROC_REALIZADO ┆ proced_descr                   │
│ ---               ┆ ---                            │
│ str               ┆ str                            │
╞═══════════════════╪════════════════════════════════╡
│ 30408             ┆ QUIMIOTERAPIA                  │
│ 410010065         ┆ MASTECTOMIA SIMPLES            │
│ 410010111         ┆ SETORECTOMIA / QUADRANTECTOMIA │
│ XXXX              ┆ null                           │
└───────────────────┴────────────────────────────────┘

Проблема с вашим вариантом использования заключается в том, что, насколько я понимаю, вы хотите искать по префиксу строк в столбце AH_PROC_REALIZADO. В этом случае вы, вероятно, могли бы настроить решение следующим образом:

• itertools.groupby() для преобразования proceds словаря в словарь словарей, где ключи высокого уровня представляют собой длину ключа.
• replace_strict() для поиска описания продукта.
• Coalesce() для объединения результатов в последний столбец.

from itertools import groupby

mappings = {k: dict(g) for k, g in groupby(proceds.items(), lambda x: len(x[0]))}

df = pl.DataFrame({
    "AH_PROC_REALIZADO": ["30408_____", "410010065_____", "410010111____", "XXXX"]
})

┌───────────────────┐
│ AH_PROC_REALIZADO │
│ ---               │
│ str               │
╞═══════════════════╡
│ 30408_____        │
│ 410010065_____    │
│ 410010111____     │
│ XXXX              │
└───────────────────┘

df.with_columns(
    pl.coalesce(
        pl.col("AH_PROC_REALIZADO").str.head(k).replace_strict(m, default=None) for k, m in mappings.items()
    )
    .alias("proced_descr")
)

┌───────────────────┬────────────────────────────────┐
│ AH_PROC_REALIZADO ┆ proced_descr                   │
│ ---               ┆ ---                            │
│ str               ┆ str                            │
╞═══════════════════╪════════════════════════════════╡
│ 30408_____        ┆ QUIMIOTERAPIA                  │
│ 410010065_____    ┆ MASTECTOMIA SIMPLES            │
│ 410010111____     ┆ SETORECTOMIA / QUADRANTECTOMIA │
│ XXXX              ┆ null                           │
└───────────────────┴────────────────────────────────┘