我尝试将日期列转换为每个日期之后的下一个工作日（如果日期不是工作日，则保持不变）。为此，我使用了一个名为busday_offset的Numpy函数，它将Numpy数组作为第一个参数。下面的代码行不起作用，因为pl.col（'creation_date'）不是Polars列，而是某种抽象对象。因此，不能在其上调用“.to_numpy”将列转换为numpy数组。

sales_orders.with_columns(
    [
        pl.lit(np.busday_offset(pl.col('creation_date').to_numpy(), 0, roll='forward'))
    ]
)

字符串
-> AttributeError：“Expr”对象没有属性“to_numpy”
我知道一个解决方法是在“sales_orders”表上使用“.get_column”方法，如下所示：

sales_orders.with_columns(
    [
        pl.lit(np.busday_offset(sales_orders.get_column('creation_date').to_numpy(), 0, roll='forward'))
    ]
)

型
但这缺乏优雅性，并且不可能像这样嵌套“with_columns”语句：

sales_orders.with_columns(
    [
        pl.lit(np.busday_offset(sales_orders.get_column('creation_date'), 0, roll='forward')).alias('order_acknowledgement_date')
    ]
).with_columns(
    [
        pl.lit(np.busday_offset(sales_orders.get_column('order_acknowledgement_date'), 2, roll='forward')).alias('ship_due_date')
    ]
)

型
-> ColumnNotFoundError：order_acknowledgement_date这确实不起作用，因为“order_acknowledgement_date”不是“sales_orders”表的一部分。

我的问题是：如何在select/with_columns语句中将pl.col（'creation_date'）转换为Numpy数组，而不直接引用sales_orders表？