如何为列表中的每个元素创建不同的列？

Question

我有一个 pandas 数据框列，其中包含字符串列表（长度不同），如下所示： df['category']:

category                                                                           | ...
---------
['Grocery & Gourmet Food', 'Cooking & Baking', 'Lard & Shortening', 'Shortening']  | ...
['Grocery & Gourmet Food', 'Candy & Chocolate', 'Mints']                           | ...
['Grocery & Gourmet Food', 'Soups, Stocks & Broths', 'Broths', 'Chicken']          | ...

现在，我想为列表中的每个字符串元素将此类别列分成不同的列。可以使用熊猫吗？我将如何处理列名？

我已经阅读了这个question 的答案，但不同的是我的列表长度并不总是相同。

我的预期输出如下所示：

category_1             | category_2       |  category_n  | other_columns 
------------------------------------------------------------------
Grocery & Gourmet Food | Cooking & Baking | Lard & Shortening | ...
...                    | ...              | ...               | ...

Answer 1

我会这样做：

df2 = pd.DataFrame(df['category'].to_list(), columns=[f"category_{i+1}" for i in range(len(df['category'].max()))])
df = pd.concat([df.drop('category', axis=1), df2], axis=1)

输出：

               category_1              category_2         category_3  \
0  Grocery & Gourmet Food        Cooking & Baking  Lard & Shortening   
1  Grocery & Gourmet Food       Candy & Chocolate              Mints   
2  Grocery & Gourmet Food  Soups, Stocks & Broths             Broths   

   category_4  
0  Shortening  
1        None  
2     Chicken 

编辑：

正如@mozway 建议的那样，最好使用默认名称创建列，然后更新它们：

df2 = pd.DataFrame(df['category'].to_list())
df2.columns = df2.columns.map(lambda x: f'category_{x+1}')
df = pd.concat([df.drop('category', axis=1), df2], axis=1)