编辑Pandas Dataframe

wz1wpwve 于 2022-12-28 发布在其他

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我有一个Pandas Dataframe 输出如下（它有6行，每行都有一个嵌套列表数据）：

0 [[-127, -162, -197, -229, -245, -254, -261, -2...,]]

1 [[128, 157, 189, 226, 250, 257, 262, 265, 268,...,]]

2 [[56, 73, 85, 93, 100, 107, 113, 117, 118, 117...,]]

3 [[519, 619, 723, 827, 914, 956, 955, 934, 920,...,]]

4 [[-188, -239, -274, -316, -356, -374, -380, -3...,]]

5 [[-266, -316, -367, -407, -423, -423, -401, -3...,]]

6 [[21, 22, 24, 26, 28, 31, 32, 34, 34, 35, 35, ...,]]

我想解压嵌套列表并提取数据，然后将数据转换为Pandas Dataframe ，如下所示：

拆分和提取嵌套列表panda Dataframe 中的数据，并将每个数据分配到不同的列

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74926894/edit-pandas-dataframe

3条答案

按热度按时间

sqxo8psd1#

我创建了一个演示 Dataframe ，然后按照您的需要将数据分成多个列

import pandas as pd
data={0:[[[-127,-126,120,216,-118,-117]],[[-112,-113,-114,-112,-110,109]]]
     }
df=pd.DataFrame(data)
df.head()
l=len(df[0][0][0])
j=1
for p in df[0]:
    for q in p[0]:
        df['Col_'+str(j)]=q
        j+=1
df.drop(0,axis=1)

**最终 Dataframe **

Col_1   Col_2   Col_3   Col_4   Col_5   Col_6   Col_7   Col_8   Col_9   Col_10  Col_11  Col_12
0   -127    -126    120 216 -118    -117    -112    -113    -114    -112    -110    109
1   -127    -126    120 216 -118    -117    -112    -113    -114    -112    -110    109

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laximzn52#

您可以使用iterrows方法

output_df = pd.DataFrame()
for r in df.iterrows():
    output_df = output_df.append(pd.DataFrame(r[1][0]), ignore_index=True)

赞(0）回复(0）举报 2022-12-28

zed5wv103#

我们可以创建一个新的数据框，方法是从列表中选择值，将其转换为数据框，然后重命名列

- 代码：**

converted_df = pd.DataFrame(df['val'].apply(lambda x:x[0]).to_list())
converted_df.columns = [f"Col_{col}" for col in converted_df.columns+1]

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