Polar某些列的总数,而不单独列出每列

假设我有这个数据帧:

df = polars.DataFrame(dict(
  j=[2, 7, 1, 8],
  k=[False, True, True, False],
  l=['foo', 'bar', 'quux', 'bin'],
  u=[5.0, 8.0, 13.0, 21.0],
  ))
print(df)

 j (i64)  k (bool)  l (str)  u (f64)
 2        false     foo      5.0
 7        true      bar      8.0
 1        true      quux     13.0
 8        false     bin      21.0
shape: (4, 4)

我只能对某些列的行求和,并将其他列设置为 None :

dfj = (df
  .select(
    polars.col('j').sum(),
    polars.lit(None).alias('k'),
    polars.lit(None).alias('l'),
    polars.col('u').sum(),
    )
  )
print(dfj)

 j (i64)  k (null)  l (null)  u (f64)
 18       null      null      47.0
shape: (1, 4)

我想保持专栏的顺序,这样我就可以 polars.concat 两个帧,以获得一个具有totals行的数据帧。

有两个潜在的用例规定了“特定列”的含义:

• 具有特定类型的列
• 具有特定名称的列

有没有一种方法可以做到这一点,而不单独列出每一列?