将列表值拆分为列：python

我正在尝试将中的行值转换为列需要将值提取到单独的列中，尝试了多种方法。在此处发布的任何更好的解决方案似乎都没有达到预期效果。

不确定这是最佳选项，但我使用正则表达式： （假设您的最后一列总是看起来像“[index 12 Score 0.14788]”）

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您的输入数据帧和结果：

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解释如下：

我为您的

专栏使用了
.str.extact（）
系列方法：

  col_x  index     Score
0  msg1     12  0.147880
1  msg2      4  0.002986

使用
模式
（正则表达式）

其中有两个捕获组：


（\d+）
用于索引的值
（.+）
对于分数的值

因此，
.str.extract（）
创建了一个包含两列的新数据框-每个捕获组一列

然后我


将其与原始数据帧的第一列合并：

\[index\s+(\d+)\s+Score\s+(.+)]


重命名提取的列：

input_df[["col_x"]].join(input_df.col_y.str.extract(pattern)) ,


已更改其数据类型：

.rename({0: "index", 1: "Score"}, axis=1)




在代码中发布演示df。将您尝试的内容作为代码发布。@PatrickArtner添加了演示代码。谢谢@Pauline。给出的解决方案简单易懂。继续做你的伟大工作！快乐学习
  col_x                      col_y
0  msg1   [index 12 Score 0.14788]
1  msg2  [index 4  Score 0.002986]

In [4]: output_df

  col_x  index     Score
0  msg1     12  0.147880
1  msg2      4  0.002986

input_df.col_y.str.extract(pattern)

\[index\s+(\d+)\s+Score\s+(.+)]

input_df[["col_x"]].join(input_df.col_y.str.extract(pattern)) ,

.rename({0: "index", 1: "Score"}, axis=1)

.astype({"index": int, "Score": float})

  In [5]: output_df.dtypes

col_x     object
index      int32
Score    float64
dtype: object