Python 熊猫：将长度不等的列表列拆分为多列

我有一个熊猫数据框，如下所示：

                   codes
1                  [71020]
2                  [77085]
3                  [36415]
4                  [99213, 99287]
5                  [99233, 99233, 99233]

                   code_1      code_2      code_3   
1                  71020
2                  77085
3                  36415
4                  99213       99287
5                  99233       99233       99233

我正在尝试将

df['code']

中的列表拆分为列，如下所示：

                   codes
1                  [71020]
2                  [77085]
3                  [36415]
4                  [99213, 99287]
5                  [99233, 99233, 99233]

                   code_1      code_2      code_3   
1                  71020
2                  77085
3                  36415
4                  99213       99287
5                  99233       99233       99233

其中没有值的列（因为列表没有那么长）用空格或NaN或其他东西填充

我见过类似的答案和其他类似的答案，当他们在等长的列表上工作时，当我尝试在不等长的列表上使用这些方法时，他们都会出错。有什么好办法吗？

试试：

pd.DataFrame(df.codes.values.tolist()).add_prefix('code_')

   code_0   code_1   code_2
0   71020      NaN      NaN
1   77085      NaN      NaN
2   36415      NaN      NaN
3   99213  99287.0      NaN
4   99233  99233.0  99233.0

---

包括

索引

pd.DataFrame(df.codes.values.tolist(), df.index).add_prefix('code_')

   code_0   code_1   code_2
1   71020      NaN      NaN
2   77085      NaN      NaN
3   36415      NaN      NaN
4   99213  99287.0      NaN
5   99233  99233.0  99233.0

---

我们可以通过以下内容确定所有格式：

f = lambda x: 'code_{}'.format(x + 1)
pd.DataFrame(
    df.codes.values.tolist(),
    df.index, dtype=object
).fillna('').rename(columns=f)

   code_1 code_2 code_3
1   71020              
2   77085              
3   36415              
4   99213  99287       
5   99233  99233  99233

另一个解决方案：

In [95]: df.codes.apply(pd.Series).add_prefix('code_')
Out[95]:
    code_0   code_1   code_2
1  71020.0      NaN      NaN
2  77085.0      NaN      NaN
3  36415.0      NaN      NaN
4  99213.0  99287.0      NaN
5  99233.0  99233.0  99233.0

---

如果我有专栏要写。有什么方法可以做到这一点，而不是在拆分后重新合并？这个解决方案最适合我，因为它能够处理偶尔有空列表的序列