因此，在极坐标中使用自定义函数的一般方法取决于您是想在单个元素（apply）上还是在整个系列（map）上使用它们。在您的情况下，它将是整个系列。有关这两个选项的更详细说明，您可以查看用户指南here
因此，根据您希望更改整个DataFrame还是保留原始列，这里有两种解决方案：

数据

import polars as pl
from scipy.signal import savgol_filter
import numpy as np

n = 100
df = pl.DataFrame(
    {
        "x": np.random.randint(0, 100, n),
        "y": np.random.randint(0, 100, n),
        "z": np.random.randint(0, 100, n),
    }
)

溶液1

df.select(pl.all().map(lambda x: savgol_filter(x.to_numpy(), 51, 1)).explode())

溶液2

df.with_columns(
    [
        pl.all()
        .map(lambda x: savgol_filter(x.to_numpy(), 51, 1))
        .explode()
        .suffix("_savgol")
    ]
)

如果不想对所有列应用该函数，可以将pl.all()替换为pl.col("x")