这是我的解决方案，它只能将一些（不是所有）字段转换为str，您需要添加smartstring crate。

use polars::datatypes::DataType::Utf8;
use polars::prelude::*;
use smartstring::SmartString;
use std::sync::Arc;
fn main() {
    let mut schema = Schema::new();
    schema.with_column(SmartString::from("some_columns"), Utf8);
    let df_csv = CsvReader::from_path("some_input.csv")
        .unwrap()
        .infer_schema(None)
        .has_header(true)
        .with_dtypes(Some(Arc::new(schema)))
        .finish()
        .unwrap();
    println!("{}", df_csv);
}

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经过进一步的实验，我找到了另一种方法。这需要使用csv机箱。首先，您需要使用rdr.headers()读取CSV headers并将它们Map到迭代器中。然后，使用from_iter创建模式。

use polars::datatypes::DataType::Utf8;
use polars::prelude::*;
use std::sync::Arc;

fn main() {
    
    let mut rdr = csv::Reader::from_path("some_input.csv").unwrap();

    let column_names = rdr.headers().unwrap().iter().map(|item| Field::new(item,Utf8));
    let schema = Schema::from_iter(column_names);
    let df_csv = CsvReader::from_path("some_input.csv")
        .unwrap()
        .infer_schema(None)
        .has_header(true)
        .with_dtypes(Some(Arc::new(schema)))
        .finish()
        .unwrap();
    println!("{}", df_csv);
}

这种方法的缺点是它需要阅读文件两次，效率很低。不幸的是，目前我还没有找到一个合适的API来避免这个限制。
也许有更好的解决方案……？