dataframe某列为list，拆分成为新的dataframe

可以使用`pandas.DataFrame.explode`方法来将某列的list拆分成为新的行，并生成新的DataFrame。

例如，假设我们有如下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[4, 5], [6], [7, 8, 9]]})
print(df)

输出：

   A          B
0  1     [4, 5]
1  2        [6]
2  3  [7, 8, 9]

其中列B是一个列表，我们可以使用`explode`方法将其拆分成为新的行：

new_df = df.explode('B').reset_index(drop=True)
print(new_df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  1  5
2  2  6
3  3  7
4  3  8
5  3  9

其中`reset_index(drop=True)`可以重置索引，使得新的DataFrame的索引是从0开始的。

相关问题

某个dataframe某列为list拆分成为新的dataframe

可以使用`pandas`库中的`explode`函数将包含列表的列拆分成新的行，然后再将每个元素拆分成新的列。

假设我们有以下数据框`df`，其中`col`列包含了列表：

   A          col  B
0  1  [a, b, c]   2
1  3  [d, e]     4

我们可以使用以下代码将`col`列拆分成新的行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 3], 'col': [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e']], 'B': [2, 4]})

df2 = df.explode('col')

这将生成以下数据框`df2`：

   A col  B
0  1   a  2
0  1   b  2
0  1   c  2
1  3   d  4
1  3   e  4

接下来，我们可以使用`pandas`库中的`apply`函数和`pd.Series`方法将每个元素拆分成新的列。例如，假设我们想要将列表中的第一个元素作为新的列`col1`，第二个元素作为新的列`col2`，第三个元素作为新的列`col3`，我们可以使用以下代码：

def split_cols(row):
    return pd.Series(row['col'])

df3 = df2.apply(split_cols, axis=1).rename(columns={0: 'col1', 1: 'col2', 2: 'col3'})
df3 = pd.concat([df2[['A', 'B']], df3], axis=1)

这将生成以下数据框`df3`：

   A  B col1 col2 col3
0  1  2    a    b    c
0  1  2    a    b    c
0  1  2    a    b    c
1  3  4    d    e  NaN
1  3  4    d    e  NaN

dataframe某列为list，拆分成为新的dataframe的不同列

可以使用 pandas 的 `DataFrame` 构造函数，将原始的列表列和其他列一起传入构造函数，以创建新的数据框。

例如，假设我们有以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'hobbies': [['reading', 'yoga'], ['swimming', 'cooking'], ['hiking']]
})

其中 `hobbies` 是一个列表列，我们想要将其拆分成为不同列。可以使用以下代码：

new_df = pd.DataFrame({
    'name': df['name'],
    'age': df['age'],
    'hobby_1': df['hobbies'].apply(lambda x: x[0] if len(x) > 0 else None),
    'hobby_2': df['hobbies'].apply(lambda x: x[1] if len(x) > 1 else None),
    'hobby_3': df['hobbies'].apply(lambda x: x[2] if len(x) > 2 else None)
})

这个代码块通过使用 `apply` 函数，将每个列表拆分成为最多三个单独的列，并将每个新列添加到新的数据框中。如果列表中不足三个元素，则相应的新列将包含 `None` 值。

新的数据框将如下所示：

       name  age   hobby_1   hobby_2 hobby_3
0     Alice   25   reading      yoga    None
1       Bob   30  swimming   cooking    None
2  Charlie   35    hiking      None    None