Python 熊猫：水平展开/分解数据帧

这可能是重复的，但我找不到所需的答案。 所以，问题是：

假设我有一个这样的数据帧：

d1 = {'col1':  [[1],[2,3]],
      'col2' : [[3],[21,1]]}

df1 = pd.DataFrame(d1)

可乐 可乐 0 [1] [3] 1. [2, 3] [21, 1]

x=pd.concat(
[df1[c].应用（pd.Series）.为df1中的c添加前缀（c+“u”），轴=1
)
打印（x）

印刷品：

col1\u 0 col1\u 1 col2\u 0 col2\u 1
0 1.0 NaN 3.0 NaN
1     2.0     3.0    21.0     1.0

---

如果需要基于1的索引列，请执行以下操作：

x=pd.concat(
[df1[c].应用（pd.Series）.为df1中的c添加前缀（c+“u”），轴=1
).重命名(
columns=lambda x:“{}}{}”。格式（x.split（“{”）为[0]，int（x.split（“{”）为[1]）+1）
)
打印（x）

印刷品：

col1\u 1 col1\u 2 col2\u 1 col2\u 2
0 1.0 NaN 3.0 NaN
1     2.0     3.0    21.0     1.0

试试这个

d1 = {'col1':  [[1],[2,3]],
      'col2' : [[3],[21,1]]}

df1 = pd.DataFrame(d1)

col_names = []
for col in list(df1):
    for col_number in range(max(df1[col].apply(len))):
        col_names.append(col + "_" + str(col_number + 1))

df2 = pd.concat([pd.DataFrame(df1.col1.tolist(), index= df1.index), pd.DataFrame(df1.col2.tolist(), index = df1.index)], axis = 1)
df2.columns = col_names