Python 如何从值列表中将新列附加到pandas groupby对象

我想编写一个脚本，从列中获取序列值，将它们拆分为字符串，并为每个结果字符串生成一个新列（现在用NaN填充）。因为df是

groupedby

Column1，所以我想对每个组都这样做

我的输入数据框如下所示：

df1:
      Column1 Column2   
    0   L17      a,b,c,d,e
    1   L7       a,b,c
    2   L6       a,b,f
    3   L6       h,d,e

def NewCols(x):
    for item, frame in group['Column2'].iteritems():
        Genes = frame.split(',')
        for value in Genes:
            string = value
            x[string] = np.nan
            return x

df1.groupby('Column1').apply(NewCols)

   Column1  Column2    d
0   L17      a,b,c,d,e nan
1   L7       a,b,c     nan
2   L6       a,b,f     nan
3   L6       h,d,e     nan

我最后想要的是：

       Column1  Column2     a   b   c   d   e   f   h
    0   L17      a,b,c,d,e  nan nan nan nan nan nan nan
    1   L7       a,b,c      nan nan nan nan nan nan nan
    2   L6       a,b,f      nan nan nan nan nan nan nan

我的代码当前如下所示：

df1:
      Column1 Column2   
    0   L17      a,b,c,d,e
    1   L7       a,b,c
    2   L6       a,b,f
    3   L6       h,d,e

def NewCols(x):
    for item, frame in group['Column2'].iteritems():
        Genes = frame.split(',')
        for value in Genes:
            string = value
            x[string] = np.nan
            return x

df1.groupby('Column1').apply(NewCols)

   Column1  Column2    d
0   L17      a,b,c,d,e nan
1   L7       a,b,c     nan
2   L6       a,b,f     nan
3   L6       h,d,e     nan

我的想法是，代码循环遍历每个分组对象的第2列，以逗号分隔

frame

中包含的值，并为该组创建一个列表。到目前为止，代码运行良好。然后我补充说

for value in Genes:
   string = value
   x[string] = np.nan
   return x

旨在为列表中包含的每个值添加一个新列

Genes

。但是，我的输出如下所示：

df1:
      Column1 Column2   
    0   L17      a,b,c,d,e
    1   L7       a,b,c
    2   L6       a,b,f
    3   L6       h,d,e

def NewCols(x):
    for item, frame in group['Column2'].iteritems():
        Genes = frame.split(',')
        for value in Genes:
            string = value
            x[string] = np.nan
            return x

df1.groupby('Column1').apply(NewCols)

   Column1  Column2    d
0   L17      a,b,c,d,e nan
1   L7       a,b,c     nan
2   L6       a,b,f     nan
3   L6       h,d,e     nan

---

我简直是哑口无言。有人能解释一下为什么只追加了一列（甚至没有以第一组的第一个列表中的第一个值命名），并建议我如何改进代码吗？

我认为您在函数中返回的时间太早了，在两个循环结束之前。如果像这样缩进两次：

def NewCols(x):
    for item, frame in group['Column2'].iteritems():
        Genes = frame.split(',')
        for value in Genes:
            string = value
            x[string] = np.nan
    return x

UngroupedResGenesLineage.groupby('Column1').apply(NewCols)

它应该很好用

cols = sorted(list(set(df1['Column2'].apply(lambda x: x.split(',')).sum())))
df = df1.groupby('Column1').agg(lambda x: ','.join(x)).reset_index()
pd.concat([df,pd.DataFrame({c:np.nan for c in cols}, index=df.index)], axis=1)

    Column1 Column2     a   b   c   d   e   f   h
0   L17     a,b,c,d,e   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1   L6      a,b,f,h,d,e NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2   L7      a,b,c       NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN