Pandas列表的列，通过迭代（选择）三列的每个列表元素作为新列和行来创建多列[重复]答案

【问题标题】：Pandas columns of lists, create multiple columns by iterate (select) each list element of three columns as new columns and rows [duplicate]Pandas列表的列，通过迭代（选择）三列的每个列表元素作为新列和行来创建多列[重复]
【发布时间】：2021-05-04 15:15:40
【问题描述】：

我有一个五列的数据框，其中三列包含多个值的列表，它们是（“Long”，“Lat”，Time_stamp“）。请注意，所有（“Long”，“Lat”，Time_stamp“ ) 列作为对象数据类型。我不想在一个单元格中存储多个值，而是将三列的这些值拆分为新的三列，其中包括每个列表元素，以便这些列表中的每个项目都有自己的行（在所有其他列中具有相同的值列（索引和car_id）。所以我正在寻找的输出如下：

index	car_id	Long	Lat	Time_stamp
0	8919	108.99553	34.27859	1539041301
0	8919	108.99552	34.27822	1539041304
0	8919	108.99552	34.27786	1539041307
0	8919	108.99552	34.27748	1539041310
1	19785	108.9665	34.20515	1539014039
1	19785	108.9665	34.20543	1539014042
1	19785	108.9665	34.20572	1539014046
1	19785	108.9665	34.20602	1539014049

等等.....

感谢您的帮助......

【问题讨论】：

试试pd.concat([df[col].explode() for col in df.columns],axis=1)
是的，感谢您的帮助，这是解决问题的好方法。非常感谢。 @anky

标签： python pandas list dataframe loops

【解决方案1】：

假设

以下代码假定只需要对固定数量的列进行规范化。

实施

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'car_id': [[1], [2]], 'longitudes': [[108.99553, 108.99552], [108.9665]], 'latitudes': [[34.27859, 34.27822, 34.27786], [34.20543, 34.20572]]})

print(df)

pd.DataFrame([car_id, longitude, latitude] for car_id, longitudes, latitudes in df.values for car_id in car_id for longitude in longitudes for latitude in latitudes)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果列中的值在列表中，您可以使用explode 将列表中的每个值分配到自己的行中。

请尝试

              df2.explode('Long').explode('Lat').explode('Time_stamp')

【讨论】：