如何将包含列表的列转换为熊猫数据框中的单独列？ [复制]

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何将包含列表的列转换为熊猫数据框中的单独列？ [复制]

【英文标题】：How to convert a column containing list into separate column in pandas data-frame? [duplicate]

【发布时间】：2019-11-29 14:53:09

【问题描述】：

我有一个数据框，其中一列包含一个列表。

             A         B
0            5    [3, 4]
1            4    [1, 1]
2            1    [7, 7]
3            3    [0, 2]
4            5    [3, 3]
5            4    [2, 2]

输出应如下所示：

             A      x    y
0            5      3    4
1            4      1    1
2            1      7    7
3            3      0    2
4            5      3    3
5            4      2    2

我已经尝试了这些我发现 here 的选项，但它不起作用。

【问题讨论】：

df[['A']].join(pd.DataFrame(df.B.values.tolist(),columns=['x','y'],index=df.index)) 相同的解决方案适用于我。如果不是，请编辑问题并提供更多详细信息

不，它给出了这个错误：“传递值的形状是 (1, 14316)，索引意味着 (2, 14316)”

【参考方案1】：

df = pd.DataFrame(data="A":[0,1],
                       "B":[[3,4],[1,1]])
df['x'] = df['B'].apply(lambda x:x[0])
df['y'] = df['B'].apply(lambda x:x[1])
df.drop(['B'],axis=1,inplace=True)

    A   x   y
0   0   3   4
1   1   1   1

如果列表存储为字符串

from ast import literal_eval
df = pd.DataFrame(data="A":[0,1],
                       "B":['[3,4]','[1,1]'])
df['x'] = df['B'].apply(lambda x:literal_eval(x)[0])
df['y'] = df['B'].apply(lambda x:literal_eval(x)[1])
df.drop(['B'],axis=1,inplace=True)

第三种方式归功于@anky_91

df = pd.DataFrame(data="A":[0,1],
                       "B":['[3,4]','[1,1]'])
df["B"] = df["B"].apply(lambda x :literal_eval(x))
df[['A']].join(pd.DataFrame(df["B"].values.tolist(),columns=['x','y'],index=df.index))
df.drop(["B"],axis=1,inplace=True)

【讨论】：

抱歉没用！

什么是错误？

它在“X”列中给出“[”而不是列表项

@astroluv 您的列表存储为字符串检查解决方案 2

@anky_91 你是正确的那个场景这个解决方案不好