Как заменить нулевые значения в полярах префиксом с возрастающими числами?

df = df.with_columns(
    pl.col("asset_number").fill_null(
        "PREFIX - " + pl.int_range(pl.len()).cast(pl.String)
    )
)

Вот один из способов использовать рейтинг ordinal выше asset_number. Чтобы добавить ведущие 0, мы используем .str.pad_start.

df.with_columns(
    pl.coalesce(
        "asset_number",
        "PREFIX - "
        + pl.all()
        .rank("ordinal")
        .over("asset_number")
        .cast(pl.String)
        .str.pad_start(3, "0"),
    )
)

Выход:

shape: (8, 2)
┌──────────────┬──────────────┐
│ name         ┆ asset_number │
│ ---          ┆ ---          │
│ str          ┆ str          │
╞══════════════╪══════════════╡
│ Office Chair ┆ PREFIX - 001 │
│ Office Chair ┆ PREFIX - 002 │
│ Office Chair ┆ PREFIX - 003 │
│ Office Chair ┆ CMP - 001    │
│ Office Chair ┆ CMP - 005    │
│ Office Chair ┆ PREFIX - 004 │
│ Table        ┆ PREFIX - 005 │
│ Table        ┆ CMP - 007    │
└──────────────┴──────────────┘

Полный код:

import polars as pl

df = pl.DataFrame(
    {
        "name": [
            "Office Chair",
            "Office Chair",
            "Office Chair",
            "Office Chair",
            "Office Chair",
            "Office Chair",
            "Table",
            "Table",
        ],
        "asset_number": [
            None,
            None,
            None,
            "CMP - 001",
            "CMP - 005",
            None,
            None,
            "CMP - 007",
        ],
    }
)

df = df.with_columns(
    pl.coalesce(
        "asset_number",
        "PREFIX - "
        + pl.all()
        .rank("ordinal")
        .over("asset_number")
        .cast(pl.String)
        .str.pad_start(3, "0"),
    )
)

print(df)

По сути, это комбинация существующих ответов, но:

.is_null().cum_sum() также является способом генерации возрастающих чисел.

pl.format может помочь с созданием строк.

df.with_columns(
   pl.format(
      "PREFIX - {}",
      pl.col("asset_number").is_null().cum_sum()
        .cast(pl.String)
        .str.pad_start(3, "0")
   )
)

shape: (8, 3)
┌──────────────┬──────────────┬──────────────┐
│ name         ┆ asset_number ┆ literal      │
│ ---          ┆ ---          ┆ ---          │
│ str          ┆ str          ┆ str          │
╞══════════════╪══════════════╪══════════════╡
│ Office Chair ┆ null         ┆ PREFIX - 001 │
│ Office Chair ┆ null         ┆ PREFIX - 002 │
│ Office Chair ┆ null         ┆ PREFIX - 003 │
│ Office Chair ┆ CMP - 001    ┆ PREFIX - 003 │
│ Office Chair ┆ CMP - 005    ┆ PREFIX - 003 │
│ Office Chair ┆ null         ┆ PREFIX - 004 │
│ Table        ┆ null         ┆ PREFIX - 005 │
│ Table        ┆ CMP - 007    ┆ PREFIX - 005 │
└──────────────┴──────────────┴──────────────┘

Который можно подарить .fill_null()

df.with_columns(
   pl.col("asset_number").fill_null(
      pl.format(
         "PREFIX - {}",
         pl.col("asset_number").is_null().cum_sum()
           .cast(pl.String)
           .str.pad_start(3, "0")
      )
   )
)

shape: (8, 2)
┌──────────────┬──────────────┐
│ name         ┆ asset_number │
│ ---          ┆ ---          │
│ str          ┆ str          │
╞══════════════╪══════════════╡
│ Office Chair ┆ PREFIX - 001 │
│ Office Chair ┆ PREFIX - 002 │
│ Office Chair ┆ PREFIX - 003 │
│ Office Chair ┆ CMP - 001    │
│ Office Chair ┆ CMP - 005    │
│ Office Chair ┆ PREFIX - 004 │
│ Table        ┆ PREFIX - 005 │
│ Table        ┆ CMP - 007    │
└──────────────┴──────────────┘