在这段生成的分组收入流程处理上传订单文件前，对它进行审查。
从固定订单目录读取一个 CSV，保留可选地区缺失的行，派生收入与税额，强制执行多对一客户连接，把未匹配客户保留为独立分组，并通过一个可见的惰性执行边界完成聚合。
Python
from pathlib import Path
import polars as pl
def segment_revenue(file_name, customers):
path = Path("/srv/orders") / file_name
orders = pl.read_csv(path).lazy()
report = (
orders
.with_columns(
(pl.col("quantity") * pl.col("unit_price")).alias("revenue"),
(pl.col("revenue") * 0.2).alias("tax"),
)
.filter(pl.col("region") != None)
.join(customers.lazy(), on="customer_id", how="left")
.group_by("segment")
.agg((pl.col("revenue") + pl.col("tax")).sum())
.collect()
)
return report
生成代码仅作示例，不代表任何特定模型