Python 使用一个可用系列创建一个数据帧

我为玩家准备了一个熊猫系列，如下所示：

0 1
1 1
2 3
3 4

我的预期产出是：

    players   teams   night   morning
0      1       []     []        []
1      1       []     []        []
2      3       []     []        []
3      4       []     []        []

这就是我尝试过的：

players_ids = players_ids()
df = pd.DataFrame({'players': players_ids, 'teams': None, 'night': None, 'morning': None})

但我得到的是：

    players   teams    night       morning
0      1       None     None        None
1      1       None     None        None
2      3       None     None        None
3      4       None     None        None

---

但这只是显示

None

，而不是

[]

。pandas中有什么简单的解决方法吗？

我无法理解这个目的，但可以通过用空列表填充

None

值来实现：

df = pd.DataFrame({'players': [1, 1, 3, 4], 'teams': None, 'night': None, 'morning': None})
df = df.applymap(lambda x: [] if not x else x)

结果:

    players teams   night   morning
0   1       []      []      []
1   1       []      []      []
2   3       []      []      []
3   4       []      []      []

---

为什么您想要空的列表（或要填充的列表）？它们的类型应该是

object

，您也可以使用嵌套列表。为了进一步使用，我需要向其中添加一些值，然后进行一些计算。你的意思是完全跳过pandas？pandas在这里什么都没有，除非你能想出一种方法将标量值放入DataFrameI有纯python的解决方案，但我只是想知道它是如何与熊猫一起工作的，因为我的数据可能非常丰富，我甚至不知道这些字段应该代表什么，但似乎可以有单独的行，而不是聚合到列表中。你可能会认为如果你把事情汇总到列表中会更快，但是你错了（如果这确实是你的逻辑），谢谢你的回答。您的解决方案是我问题的正确答案，但是我添加列表和增加值的方法有点低效。