如何将列表列表转换为具有 list[struct[n]] 类型列的极坐标数据帧？

问：

我有一个列表列表。每个单独的列表可能具有不同的长度。列表的每个元素都是元组。

list1 = [("a", 1), ("b", 2)]
list2 = [("c", 3), ("d", 4), ("e", 5)]

我想将它们全部组合到一个类型为 list[struct[2]] 的极性数据帧列中。

在打印数据帧时，我应该看到：

    column_name

    list[struct[2]]

    [{"a",1}, {"b",2}]
    [{"c",3}, {"d",4}, {"e",5}]

我所要做的就是使用下面的代码获取一列 struct[2]

    list1 = ["a", "b", "c"]
    list2 = [1, 2, 3]

    df = pl.DataFrame({
        "col1": list1,
        "col2": list2
    })

    print (df)
    dfs = df.select(pl.struct(pl.all()).alias("my_struct"))
    print(dfs)

但这远不是我想要实现的目标

解决： 我使用以下代码解决了这个问题。看起来在极地结构与普通 python 中的字典具有相同的含义。

list1 = [("a", 1), ("b", 2)]
list2 = [("c", 3), ("d", 4), ("e", 5)]
list_of_lists = [list1, list2]
lofl_as_structs = [[dict(f1=pair[0], f2=pair[1]) for pair in lst] for lst in list_of_lists]
df = pl.DataFrame({"column_name": lofl_as_structs})
print(df)

结果：

shape: (2, 1)
┌─────────────────────────────┐
│ column_name                 │
│ ---                         │
│ list[struct[2]]             │
╞═════════════════════════════╡
│ [{"a",1}, {"b",2}]          │
│ [{"c",3}, {"d",4}, {"e",5}] │
└─────────────────────────────┘

附加问题：

我希望能够通过指定如下模式来稍微不同地执行上述操作：

df = pl.DataFrame(lofl_as_structs,schema={'column_name': pl.List(pl.Struct([pl.Field('f1', pl.Utf8), pl.Field('f2', pl.Int64)]))})

这给出了错误：

    raise ShapeError("the row data does not match the number of columns")
polars.exceptions.ShapeError: the row data does not match the number of columns

有关在架构中更改哪些内容以消除此错误的任何线索。