Pandas将列的列表元素的值分布到n个不同的列中

Question

我有一个Pandas DataFrame，它包含一个列名RecentDelays，其中包含一个元素列表。 My DataFrame

需要将此RecentDelays列拆分为N个不同的列，如Delay1、Delay2，….第一个值在对应行的Delay1列，第二个值在对应行的Delay2列中，依此类推，如果没有第N个值，则应为NaN

Answer 1

对于新列，最好使用DataFrame构造器，因为.apply(pd.Series)速度慢，请检查this timings，最后一个^{}到原始列：

#jedwards data sample
d1 = pd.DataFrame({'Airline':['A','B','C'],'Delays':[[],[1],[1,2]]})

d2 = (pd.DataFrame(d1['Delays'].values.tolist(), index=d1.index)
        .rename(columns = lambda x: 'Delay{}'.format(x+1)))

df = d1.join(d2)
print (df)
  Airline  Delays  Delay1  Delay2
0       A      []     NaN     NaN
1       B     [1]     1.0     NaN
2       C  [1, 2]     1.0     2.0

如果需要删除列，请先使用^{}：

^{pr2}$

Answer 2

有一种方法：

import pandas as pd

d1 = pd.DataFrame({'Airline':['A','B','C'],'Delays':[[],[1],[1,2]]})

# Expand column into temporary Dataframe
d2 = d1['Delays'].apply(pd.Series)

# Integrate temp columns back into original Dataframe (while naming column)
for col in d2:
    d1["Delay%d" % (col+1)] = d2[col]

print(d1)

在此之前：

^{pr2}$

之后：

  Airline  Delays  Delay1  Delay2
0       A      []     NaN     NaN
1       B     [1]     1.0     NaN
2       C  [1, 2]     1.0     2.0

您还可以将临时数据框中的列命名为：

# Name columns of new dataframe
d2.columns = ["Delay%d" % (i+1) for i in range(len(d2.columns))]

然后用concat。在

您还可以删除“现已展开的延迟”列，内容如下：

d1.drop(columns=['Delays'], inplace=True) # or,
d1.drop(['Delays'], axis=1, inplace=True)