我对Pandas还有另一个问题，我永远不会在这个图书馆里做我的Pandas。
首先，我认为zip()应该是这样处理列表的：

import numpy as np
import pandas as pd

a = [1,2]
b = [3,4]
print(type(a))
print(type(b))

vv = zip([1,2], [3,4])
for i, v in enumerate(vv):
    print(f"{i}: {v}")

输出：

<class 'list'>
<class 'list'>
0: (1, 3)
1: (2, 4)

问题。我创建了一个 Dataframe ，其中包含列表元素（在实际代码中，列表来自分组操作，我不能更改它们，基本上它们包含了 Dataframe 中按列分组的所有值）。

# create dataframe
values = [{'x': list( (1, 2, 3) ), 'y': list( (4, 5, 6))}]
df = pd.DataFrame.from_dict(values)
print(df)

           x          y
0  [1, 2, 3]  [4, 5, 6]

但是，列表现在为pd.Series：

print(type(df["x"]))

<class 'pandas.core.series.Series'>

如果我这样做：

col1 = df["x"].tolist()
col2 = df["y"].tolist()

print(f"col1 is of type {type(col1)}, with length {len(col1)}, first el is {col1[0]} of type {type(col1[0])}")

col1 is of type <class 'list'>, width length 1, first el is [1, 2, 3] of type <class 'list'>

基本上，tolist()返回了list的list（为什么？）：
事实上：

print("ZIP AND ITER")
vv = zip(col1, col2)
for v in zip(col1, col2):
    print(v)

ZIP AND ITER
([1, 2, 3], [4, 5, 6])

我只需要计算这个：

# this fails because x (y) is a list
# df['s'] = [np.sqrt(x**2 + y**2) for x, y in zip(df["x"], df["y"])]

我可以添加df["x"][0]，这看起来不是很优雅。
问题：当x和y位于两列df["x"]和df["y"]中时，我应该如何计算sqrt(x^2 + y^2)