如何在Python中对包含元组列表的DataFrame列执行各种操作？

我有一个pandas数据框架，其中一列

resources

由元组列表组成。例如，以以下数据帧为例：

df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3],
                   "resources": [[(1, 3), (1, 1), (2, 9)], 
                               [(3, 1), (3, 1), (3, 4)], 
                               [(9, 0), (2, 6), (5,5)]]
                  })

现在，我想将以下列添加到我的DataFrame中，其中包含以下内容：

• 一列

  first

  ，包含一个列表，其中包含

  资源中元组的唯一第一个元素（因此基本上是所有第一个元素的集合）

• 一列

  second

  ，包含一个列表，其中包含

  资源中元组的唯一第二个元素（因此基本上是所有第二个元素的集合）

• 一列

  same

  ，包含

  resources

  中具有相同第一和第二元素的元组数
• 包含

  resources

  中具有不同第一和第二元素的元组数的列

  different

所需的输出列如下所示：

• 第一个

  ：

  [[1,2]，[3]，[9,2,5]

• second

  ：

  [[1,3,9]，[1,4]，[0,6,5]

• 相同

  ：

  [1,0,1]

• 不同的

  ：

  [2,3,2]

如何以最省时的方式实现这一点？我最初考虑使用

Series.str

，但在那里找不到足够的功能来实现我的目标

df["first"] = df["resources"].apply(lambda x: [*set(i for i, _ in x)])
df["second"] = df["resources"].apply(lambda x: [*set(i for _, i in x)])
df["same"] = df["resources"].apply(lambda x: sum(len(set(t)) == 1 for t in x))
df["different"] = df["resources"].apply(
    lambda x: sum(len(set(t)) > 1 for t in x)
)

print(df)

印刷品：

id资源第一秒相同不同
0   1  [(1, 3), (1, 1), (2, 9)]     [1, 2]  [1, 3, 9]     1          2
1   2  [(3, 1), (3, 1), (3, 4)]        [3]     [1, 4]     0          3
2   3  [(9, 0), (2, 6), (5, 5)]  [9, 2, 5]  [0, 5, 6]     1          2

印刷品：

id资源第一秒相同不同
0   1  [(1, 3), (1, 1), (2, 9)]     [1, 2]  [1, 3, 9]     1          2
1   2  [(3, 1), (3, 1), (3, 4)]        [3]     [1, 4]     0          3
2   3  [(9, 0), (2, 6), (5, 5)]  [9, 2, 5]  [0, 5, 6]     1          2

请重复并从中删除。“演示如何解决此编码问题”不是堆栈溢出问题。我们希望您做出诚实的尝试，然后就您的算法或技术提出具体问题。堆栈溢出并不是为了取代现有的文档和教程。我在回答中提到，我尝试使用Series.str，但没有成功。然后我去那里寻找所有的功能，没有找到任何更有用的，请重复和从。“演示如何解决此编码问题”不是堆栈溢出问题。我们希望您做出诚实的尝试，然后就您的算法或技术提出具体问题。堆栈溢出并不是为了取代现有的文档和教程。我在回答中提到，我尝试使用Series.str，但没有成功。然后我去那里寻找所有的功能，找不到更有用的了，非常感谢！设置前使用“*”的目的是什么？非常感谢！设置前使用“*”的目的是什么？