主要观点：比较polars和dplyr的人体工程学，dplyr的人体工程学使复杂转换表达精确、简洁和有表现力，polars在一些方面有更复杂的人体工程学，如行操作的显式 API、列选择器、一致的窗口函数 API、列表列和嵌套框架等。
关键信息：

• dplyr的人体工程学特点：一致（函数名、隐喻、返回新数据框）、可组合（抽象层次合适的函数、一致的返回类型）、以人为本（合适的抽象层次、有用的函数和助手）。
• polars和dplyr的基本功能相似，如主要动词（列选择、创建/修改列等）、主动词设计（方便引用列、有可选参数、一致的输入输出设计）、链式操作（方法链）。
• polars的高级操作，如行操作的显式 API、列选择器（在select、with_columns、group_by和agg中的应用）、一致的窗口函数 API、列表列和嵌套框架的创建与操作。
  重要细节：
• dplyr通过非标准评估方便引用列，polars用pl.col()；dplyr核心函数可链式操作，列级函数通常嵌套，polars列级操作也可链式且更易读；polars的列选择器功能强大，可基于多种条件选择列；窗口函数dplyr用group_by() + mutate()，polars用with_columns()并定义窗口；polars可创建列表列和嵌套框架，也可进行反操作。通过虚构数据展示了这些功能的应用，还提到了关于学习数据集的 Twitter 民意调查及polars在处理嵌套数据结构方面的优势，如处理来自 API 的嵌套数据等。