如果使用特性is_in，则可以直接对另一个Expr中存在的列进行筛选，这将导致以下结果。
第一个

我不确定是否有一种简单的方法可以按照您想要的方式进行筛选。您可以选择创建一个单独的DataFrame，其中包含您想要筛选的名称并执行联接：

let filter_df = df! [
    "name" => ["panda", "seahorse"]
].unwrap();

let avg = df.lazy()
    .join(filter_df.lazy(), [col("name")], [col("name")], JoinType::Inner)
    .select([col("age").mean()]);

不清楚您是否希望对从该过滤返回的所有年龄执行平均值计算（这是您的问题中的措辞），如果是这样的话，那么这段代码应该对您有效。

Ok(shape: (1, 1)
┌─────┐
│ age │
│ --- │
│ f64 │
╞═════╡
│ 3.0 │
└─────┘)

你的代码看起来像是在计算所有Pandas的均值和所有海马的均值，如果是这样的话，你可以使用.groupby（）.agg（）链：

let avg = df.lazy()
    .join(names_df.lazy(), [col("name")], [col("name")], JoinType::Inner)
    .groupby([col("name")])
    .agg([col("age").mean()]);

其产生：

Ok(shape: (2, 2)
┌──────────┬─────┐
│ name     ┆ age │
│ ---      ┆ --- │
│ str      ┆ f64 │
╞══════════╪═════╡
│ seahorse ┆ 1.0 │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌┤
│ panda    ┆ 5.0 │
└──────────┴─────┘)