Pandas 如何拆分数据帧中包含嵌套数组的单元格

我有一个熊猫数据框，它包含610行，每行包含一个嵌套的坐标对列表，它看起来像：

[1377778.480000004，6682395.37759999]是一个坐标对

我希望取消对每一行的测试，因此，不是一行包含坐标列表，而是每一个坐标对都有一行，即：

我已经尝试了这个问题中的s.apply（pd.Series）.stack（），但不幸的是，没有成功

有什么想法吗？非常感谢

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.arange(500).reshape([250, 2])
cols = ['coord']

new_data = []
for item in data:
  new_data.append([item])

df = pd.DataFrame(data=new_data, columns=cols)

print(df.head())

def expand(row):
  row['x'] = row.coord[0]
  row['y'] = row.coord[1]

  return row

df = df.apply(expand, axis=1)
df.drop(columns='coord', inplace=True)
print(df.head())

结果

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你可以做的一件事就是使用numpy。它允许您以快速高效的方式执行许多列表/数组操作。这包括“取消测试”（重塑）列表。然后，您只需转换为数据帧

比如说,

import numpy as np

#your list
coordinate_list = [[[1377778.4800000004, 6682395.377599999],[6582395.377599999, 2577778.4800000004], [6582395.377599999, 2577778.4800000004]]]

#convert list to array
coordinate_array = numpy.array(coordinate_list)
#print shape of array 
coordinate_array.shape

#reshape array into pairs of 
reshaped_array = np.reshape(coordinate_array, (3, 2))

df = pd.DataFrame(reshaped_array)
df.columns = ['X', 'Y']

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输出将如下所示。如果我遗漏了什么，请告诉我

这是我对你问题的新答案。我使用“reduce”将嵌套数组展平，然后使用“itertoolschain”将所有内容转换为1d列表。之后，我将列表重塑为2d数组，允许您将其转换为所需的数据帧。我试着尽量通俗易懂。如果有任何问题，请告诉我

#libraries
import operator
from functools import reduce
from itertools import chain

#flatten lists of lists using reduce. Then turn everything into a 1d list using 
#itertools chain.
reduced_coordinates = list(chain.from_iterable(reduce(operator.concat, 
geometry_list)))

#reshape the coordinates 1d list to a 2d and convert it to a dataframe
df = pd.DataFrame(np.reshape(reduced_coordinates, (-1, 2)))
df.columns = ['X', 'Y']

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您能添加一份可以复制粘贴的数据副本吗？我尝试从ArcGis获取这些坐标。它看起来是这样的：In:geometry \[u list=[]对于rslt-In-out['features']：gm=np.array（rslt['geometry']['rings']）geometry \[u list.append（gm）out:[array（[[137777778.486682395.3776]，[1377777777770.949682351.3558]，…这是一个包含610个数组的列表，每个数组包含不同数量的坐标对，也以数组的形式呈现…当我尝试将列表转换为数组时，我得到以下错误：坐标数组=np。数组（几何体列表）值错误：无法将输入数组从形状（115,2）广播到形状（1）非常感谢！这很有效！我非常感谢：）实际上，它只适用于610个阵列中的一个（一个阵列看起来像[[1377909.0626 6696341.0589]，[1377913.8088 6696326.7092]，…]]）。但是对于我的几何体列表，它已经是610个这样的阵列的列表，并且具有形状[array1（[[…]]）、array2（[[…]]），…array610（[[…]]）它仍然不起作用……问题还在于这些数组的长度不同，所以我得到了ValueError：操作数不能与形状（1115,2）（1134,2）一起广播-array1由115个坐标对组成，array2由134个坐标对组成。好吧，我对你的建议做了一些修改，现在它可以工作了。））非常感谢：DDDhey，很高兴它现在能为你工作：）如果你喜欢的话，请随意给出我的答案并投赞成票

#libraries
import operator
from functools import reduce
from itertools import chain

#flatten lists of lists using reduce. Then turn everything into a 1d list using 
#itertools chain.
reduced_coordinates = list(chain.from_iterable(reduce(operator.concat, 
geometry_list)))

#reshape the coordinates 1d list to a 2d and convert it to a dataframe
df = pd.DataFrame(np.reshape(reduced_coordinates, (-1, 2)))
df.columns = ['X', 'Y']