Получите первое и последнее вхождение во временной ряд df в полярах

Желаемый результат можно получить, сначала используя pl.DataFrame.melt для получения длинного кадра со столбцами date, columns и value. Затем группировка по columns дает первое и последнее появление > 0 в каждом временном ряду.

(
    df
    .melt(id_vars = "date", variable_name = "columns")
    .group_by("columns")
    .agg(
        pl.col("date").filter(pl.col("value") > 0).min().alias("first_appearance"),
        pl.col("date").filter(pl.col("value") > 0).max().alias("last_appearance"),
    )
)

shape: (2, 3)
┌────────────┬──────────────────┬─────────────────┐
│ columns    ┆ first_appearance ┆ last_appearance │
│ ---        ┆ ---              ┆ ---             │
│ str        ┆ date             ┆ date            │
╞════════════╪══════════════════╪═════════════════╡
│ column_one ┆ 2024-06-03       ┆ 2024-06-04      │
│ column_two ┆ 2024-06-02       ┆ 2024-06-04      │
└────────────┴──────────────────┴─────────────────┘

Примечание. Если фрейм данных отсортирован по date, то вместо pl.Expr.first/pl.Expr.last можно использовать pl.Expr.min/pl.Expr.max. Более того, два выражения фильтра в агрегации можно заменить одним pl.DataFrame.filter перед агрегацией.