Python 熊猫将列的列表元素的值分布到n个不同的列中

我有一个Pandas DataFrame，它包含一个列名RecentDelays，其中包含一个元素列表。

需要将此RecentDelays列拆分为N个不同的列，例如Delay1、Delay2等。列表的第一个值位于对应行的Delay1列中，第二个值位于对应行的Delay2列中，依此类推。如果没有第N个值，则应为NaN

以下是一种方法：

import pandas as pd

d1 = pd.DataFrame({'Airline':['A','B','C'],'Delays':[[],[1],[1,2]]})

# Expand column into temporary Dataframe
d2 = d1['Delays'].apply(pd.Series)

# Integrate temp columns back into original Dataframe (while naming column)
for col in d2:
    d1["Delay%d" % (col+1)] = d2[col]

print(d1)

之前：

Airline Delays 0 A [] 1 B [1] 2 C [1, 2] 然后使用concat

您还可以使用以下内容删除现在扩展的延迟列：

d1.drop(columns=['Delays'], inplace=True) # or,
d1.drop(['Delays'], axis=1, inplace=True)

---

对于新列，最好使用

DataFrame

constructor，因为

.apply（pd.Series）

速度较慢，请检查，最后一个到原始：

#jedwards data sample
d1 = pd.DataFrame({'Airline':['A','B','C'],'Delays':[[],[1],[1,2]]})

d2 = (pd.DataFrame(d1['Delays'].values.tolist(), index=d1.index)
        .rename(columns = lambda x: 'Delay{}'.format(x+1)))

df = d1.join(d2)
print (df)
  Airline  Delays  Delay1  Delay2
0       A      []     NaN     NaN
1       B     [1]     1.0     NaN
2       C  [1, 2]     1.0     2.0

如果需要删除列，请首先使用：

---

能否添加输入数据的样本？请将数据框作为文本而不是图像发布。RecentDelays[23,47][[24,43,87]

d1.drop(columns=['Delays'], inplace=True) # or,
d1.drop(['Delays'], axis=1, inplace=True)

#jedwards data sample
d1 = pd.DataFrame({'Airline':['A','B','C'],'Delays':[[],[1],[1,2]]})

d2 = (pd.DataFrame(d1['Delays'].values.tolist(), index=d1.index)
        .rename(columns = lambda x: 'Delay{}'.format(x+1)))

df = d1.join(d2)
print (df)
  Airline  Delays  Delay1  Delay2
0       A      []     NaN     NaN
1       B     [1]     1.0     NaN
2       C  [1, 2]     1.0     2.0

d2 = (pd.DataFrame(d1.pop('Delays').values.tolist(), index=d1.index)
        .rename(columns = lambda x: 'Delay{}'.format(x+1)))

df = d1.join(d2)
print (df)
  Airline  Delay1  Delay2
0       A     NaN     NaN
1       B     1.0     NaN
2       C     1.0     2.0