Python Pandas Dataframe：将预测列表拆分为Dataframe列

我正在使用scikit学习模型（）进行预测

print len(predict)
465
print predict[0:2]
[[111111111, 22222, 33333, 44444, 55555, ...],[123,233,466,557,886, ...]]

最初，我尝试只取前3名，这是使用以下代码完成的，给定了一个拟合模型（clf）、标签列表（标签）和测试数据（测试）：

我试图把它推广到n个预测

print len(predict)
465
print predict[0:2]
[[111111111, 22222, 33333, 44444, 55555, ...],[123,233,466,557,886, ...]]

将n个预测拆分为n列而不具体调用每个预测名称的python方法是什么

理想情况下，我想这样做：

_,neighbors = clf.query(select_columns(test),k=30)
topn = [Counter([labels[idx] for idx in neighborSet]).most_common(n) for neighborSet in neighbors]
predict = [[x for x,_ in  idx] for idx in topn]
preds = pd.DataFrame()
preds['predict'+str(i)] for i in range(n) = [x[i] if len(x) > i else x[0] for x in predict]

我正在寻找一种在数据帧中将项目列表有效地拆分为独立列的方法

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编辑：我能够通过字典理解和来自dict的pd.DataFrame

_,neighbors = clf.query(select_columns(test),k=30)
topn = [Counter([labels[idx] for idx in neighborSet]).most_common(n) for neighborSet in neighbors]
predict = [[x for x,_ in  idx] for idx in topn]
preds = [{'predict'+str(i+1):x[i] if len(x) > i else x[0] for i in range(n)} for x in predict]
preds = pd.DataFrame.from_dict(preds)

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这是正确的方法还是有更好的方法。

好问题。您能否发布一个

predict

的数据片段以获得可复制的示例？