将列表的列分解为多列

Question

我有一个 pandas 系列，其中包含每个元素的数组，如下所示：

0            [0, 0]
1          [12, 15]
2          [43, 45]
3           [9, 10]
4            [0, 0]
5            [3, 3]
6            [0, 0]
7            [0, 0]
8            [0, 0]
9            [3, 3]
10           [2, 2]

我想提取所有第一个元素，将它们放在另一个系列或列表中，并对第二个元素执行相同的操作。 我试过做正则表达式：

mySeries.str.extract(r'\[(\d+), (\d+)\]', expand=True)

还有分裂：

mySeries.str.split(', ').tolist())

两者都给出nan 值。我做错了什么？

Answer 1

一种解决方案是将pd.DataFrame.apply 与pd.Series 一起使用。这假设您有一系列列表，正如您的问题所暗示的那样，而不是字符串。

您的逻辑不适用于一系列列表，因为这些列表在 pandas 中没有表示为字符串。

df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]})

df[['B', 'C']] = df['A'].apply(pd.Series)

print(df)

        A  B  C
0  [1, 2]  1  2
1  [3, 4]  3  4
2  [5, 6]  5  6

Answer 2

案例 1
列表列
您需要 .tolist 该列并将其加载到 DataFrame 中。

pd.DataFrame(df['col'].tolist())

df
         col
0     [0, 0]
1   [12, 15]
2   [43, 15]
3    [9, 10]
4     [0, 0]
5     [3, 3]
6     [0, 0]
7     [0, 0]
8     [0, 0]
9     [3, 3]
10    [2, 2]

pd.DataFrame(df['col'].tolist())

     0   1
0    0   0
1   12  15
2   43  15
3    9  10
4    0   0
5    3   3
6    0   0
7    0   0
8    0   0
9    3   3
10   2   2

注意：如果您的数据有 NaN，我建议您先删除它们：df = df.dropna()，然后按照上图所示继续操作。

---

案例 2
表示为列表的字符串列

如果您有

df['col'] = pd.eval(df['col'])

然后实现案例1，否则使用ast:

import ast
df['col'] = df['col'].apply(ast.literal_eval)

然后像以前一样继续。

Answer 3

zipdf.col的元素

df.assign(**dict(zip('AB', zip(*df.col))))

         col   A   B
0     [0, 0]   0   0
1   [12, 15]  12  15
2   [43, 45]  43  45
3    [9, 10]   9  10
4     [0, 0]   0   0
5     [3, 3]   3   3
6     [0, 0]   0   0
7     [0, 0]   0   0
8     [0, 0]   0   0
9     [3, 3]   3   3
10    [2, 2]   2   2

或者

df['A'], df['B'] = zip(*df.col)
df

         col   A   B
0     [0, 0]   0   0
1   [12, 15]  12  15
2   [43, 45]  43  45
3    [9, 10]   9  10
4     [0, 0]   0   0
5     [3, 3]   3   3
6     [0, 0]   0   0
7     [0, 0]   0   0
8     [0, 0]   0   0
9     [3, 3]   3   3
10    [2, 2]   2   2