我所说的测试用例/示例是指：

df = pl.DataFrame({
    "HZ": [0, 0, 1, 1], 
    "FL": [0, 1, 2, 3], 
    "Q": [0, 0, 0, 0]
})
q = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
EC = 1

>>> df
shape: (4, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ HZ  ┆ FL  ┆ Q   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 0   ┆ 0   ┆ 0   │
│ 0   ┆ 1   ┆ 0   │
│ 1   ┆ 2   ┆ 0   │
│ 1   ┆ 3   ┆ 0   │
└─────┴─────┴─────┘

您尝试的方法的问题是q[pl.col('HZ')在.with_columns执行之前发生，并且numpy无法理解pl.col('HZ')。
使用实际值索引numpy数组的一种方法是使用.map
一个二个一个一个
这样做有点尴尬--最好是让你的数据以一种更好的极性格式，例如另一个 Dataframe 。

df_q = pl.DataFrame(
   ((row, col, value) for (row, col), value in np.ndenumerate(q)),
   schema=["HZ", "FL", "Q"]
)

>>> df_q
shape: (8, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ HZ  ┆ FL  ┆ Q   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 0   ┆ 0   ┆ 1   │
│ 0   ┆ 1   ┆ 2   │
│ 0   ┆ 2   ┆ 3   │
│ 0   ┆ 3   ┆ 4   │
│ 1   ┆ 0   ┆ 5   │
│ 1   ┆ 1   ┆ 6   │
│ 1   ┆ 2   ┆ 7   │
│ 1   ┆ 3   ┆ 8   │
└─────┴─────┴─────┘

这将允许您使用更常规的方法来匹配值，例如.join

df.join(df_q.with_columns(pl.col("FL") + 1), on=["HZ", "FL"], how="left")

shape: (4, 4)
┌─────┬─────┬─────┬─────────┐
│ HZ  ┆ FL  ┆ Q   ┆ Q_right │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ ---     │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64     │
╞═════╪═════╪═════╪═════════╡
│ 0   ┆ 0   ┆ 0   ┆ null    │
│ 0   ┆ 1   ┆ 0   ┆ 1       │
│ 1   ┆ 2   ┆ 0   ┆ 6       │
│ 1   ┆ 3   ┆ 0   ┆ 7       │
└─────┴─────┴─────┴─────────┘