Python 从元组到熊猫中的多列

如何转换此数据帧

location value 0 (Richmond, Virginia, nan, USA) 100 1 (New York City, New York, nan, USA) 200 位置值 0（美国南部弗吉尼亚州里士满）100 1（美国南部纽约市纽约市）200 为此：

city state region country value 0 Richmond Virginia nan USA 100 1 New York City New York nan USA 200 城市国家区域国家价值 0美国弗吉尼亚州南部里士满100 1美国纽约市纽约南部200

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请注意，第一个数据帧中的

location

列包含元组。我想从

位置

列中创建四列。

如果您返回一系列（拆分）位置，您可以直接将（

连接到）结果DF与您的值列合并

new_col_list = ['city','state','regions','country']
for n,col in enumerate(new_col_list):
    df[col] = df['location'].apply(lambda location: location[n])

df = df.drop('location',axis=1)

addr = ['city', 'state', 'region', 'country']
df[['value']].join(df.location.apply(lambda loc: Series(loc, index=addr)))

   value           city     state  region country
0    100       Richmond  Virginia     NaN     USA
1    200  New York City  New York     NaN     USA

我还没有确定时间，但我建议这样做：

df.loc[:,'city']=df.location.map(lambda x:x[0])
df.loc[:,'state']=df.location.map(lambda x:x[1])
df.loc[:,'regions']=df.location.map(lambda x:x[2])
df.loc[:,'country']=df.location.map(lambda x:x[3])

我猜避免显式for循环可能适合于SIMD指令（numpy当然会寻找它，但可能不是其他库）
谢谢@exp1orer的解决方案有效，所以我不必尝试你的。做得很好！如果我没有弄错的话，它只有在
df
的索引是
范围（len（df））
时才起作用，对吗？@exp1orer不太合适
join
是索引上与两个帧合并的简写，因此索引只需保持一致（此处将保持一致，因为应用和列选择不会影响索引）。我会编辑答案。应该早就考虑过这一点，但值得注意的是，这比@exp1orer在更大框架上的解决方案要慢得多，因为所有系列都在创建中。