Polars: Manipulation von Spalten durch „dtype“, wodurch mehrere neue Spalten entstehen ⇐ Python

[Anonymous]

Mit dem angegebenen Code möchte ich für jede von pl.DATETIME_DTYPES ausgewählte Spalte neue Spalten mit dem extrahierten Jahr erstellen.

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import polars as pl

data = {"col1": ['2020/01/01', '2020/02/01'], "col2": ['2020/01/01', '2020/02/01']}

df = pl.DataFrame(data, schema={"col1": pl.String, "col2": pl.String})

df = df.with_columns(
pl.col('col1').str.to_datetime(),
pl.col('col2').str.to_datetime()
)

df.with_columns(
pl.col(pl.DATETIME_DTYPES).dt.year()
)

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┌──────┬──────┐
│ col1 ┆ col2 │
│ ---  ┆ ---  │
│ i32  ┆ i32  │
╞══════╪══════╡
│ 2020 ┆ 2020 │
│ 2020 ┆ 2020 │
└──────┴──────┘

Für eine einzelne Spalte würde ich .alias() anwenden, aber was ist für potenziell n neue Spalten zu tun? Gibt es eine generische Möglichkeit?
Zum Beispiel, wenn ich dem vorhandenen Namen ein Suffix hinzufügen möchte.

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┌─────────────────────┬─────────────────────┬───────────┬───────────┐
│ col1                ┆ col2                ┆ col1_year ┆ col2_year │
│ ---                 ┆ ---                 ┆ ---       ┆ ---       │
│ datetime[μs]        ┆ datetime[μs]        ┆ i32       ┆ i32       │
╞═════════════════════╪═════════════════════╪═══════════╪═══════════╡
│ 2020-01-01 00:00:00 ┆ 2020-01-01 00:00:00 ┆ 2020      ┆ 2020      │
│ 2020-02-01 00:00:00 ┆ 2020-02-01 00:00:00 ┆ 2020      ┆ 2020      │
└─────────────────────┴─────────────────────┴───────────┴───────────┘