Python 将列表元素合并到Pandas中的一个数据帧列表中

我有一个从csv文件读取的数据帧，它类似于以下内容：

                    LIST-1  LIST-2        LIST-3              ... LIST-N
TIME                                           
2017-06-21 00:17:00 NaN     [99.221]       [42.357, 102.665]
2017-06-21 00:18:00 NaN     [50.89]        [42.357, 43.125,...]
2017-06-21 00:19:00 NaN     [61.50, 76.1]  [70.163, 121.486] 
2017-06-21 00:20:00 [70.16] NaN            NaN
2017-06-21 00:21:00 NaN     [102.665]      [57.9, 63.66, 68.7... 

每行代表一分钟的数据，列表列的数据类型为object。我想做以下工作：

将每行中的所有列表合并到一个浮动列表中，并将该列表用作一个新列--

all_list

然后，将30分钟的数据（即30行数据--

ALL_LIST

）合并到一个新列表中

最后，我想得到如下数据帧：

TIME LIST 2017-06-21 00:00:00 [99.221，42.357, 42.357, ...] 2017-06-21 00:30:00 [52.328，42.357, 49.169， ...] 2017-06-21 01:00:00 [61.484，42.357, 76.52， ...] 2017-06-21 01:30:00 [76.523，42.357, 121.486， ...] 时间表 2017-06-21 00:00:00 [99.221，42.357, 42.357, ...] 2017-06-21 00:30:00 [52.328，42.357, 49.169， ...] 2017-06-21 01:00:00 [61.484，42.357, 76.52， ...] 2017-06-21 01:30:00 [76.523，42.357, 121.486， ...]

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我为我的问题找到了一个解决办法。我会把它写出来，希望看看它是否能提高性能

    all_tt_list['ALL_LIST'] = all_tt_list.apply(lambda x: ','.join(x.dropna()), axis=1)
    all_tt_list['ALL_LIST'] = all_tt_list['ALL_LIST'].astype(str).str.replace('[', '')
    all_tt_list['ALL_LIST'] = all_tt_list['ALL_LIST'].astype(str).str.replace(']', '')
    all_tt_list['ALL_LIST'] = all_tt_list['ALL_LIST'].astype(str).str.split(',')
    WAIT_TIME_INTERVAL = 30*60
    rng = pd.date_range(date, periods=(24 * 60 * 60 / WAIT_TIME_INTERVAL) + 1, freq=str(WAIT_TIME_INTERVAL) + 'S',
                    tz='Asia/Shanghai')
    for k in range(len(rng)):

        if(k == (len(rng)-1)):
            continue

        period_start = rng[k]
        period_end = rng[k+1]
        period_df = all_tt_list[all_tt_list.index > period_start]
        period_df = period_df[period_df.index < period_end]

        period_tt_list = period_df['ALL_LIST'].tolist()
        import itertools

        period_merged = list(itertools.chain.from_iterable(period_tt_list))

        period_merged_s = pd.DataFrame(period_merged, columns=['TT_NUM']).astype(float).astype(int)

all_tt_list['all_list']=all_tt_list.apply（lambda x:'，'.join（x.dropna（）），axis=1）
all_tt_list['all_list']=all_tt_list['all_list'].astype（str）.str.replace（'['，''）
all_tt_list['all_list']=all_tt_list['all_list'].astype（str）.str.replace（']'，''）
all_tt_list['all_list']=all_tt_list['all_list'].astype（str）.str.split（'，'））
等待时间间隔=30*60
rng=pd.日期范围（日期、时段=（24*60*60/等待时间间隔）+1，频率=str（等待时间间隔）+S，
(亚洲/上海)
对于范围内的k（len（rng））：
如果（k==（len（rng）-1））：
持续
周期\u开始=rng[k]
周期结束=rng[k+1]
时段df=所有时段列表[所有时段列表.索引>时段开始]
period_df=period_df[period_df.index