Python Dataframe：如何从Dataframe中的现有列表创建列？

所以我有一个来自csv文件的熊猫数据帧，如下所示：

year,month,day,list
2017,09,01,"[('United States of America', 12345), (u'Germany', 54321), (u'Switzerland', 13524), (u'Netherlands', 24135), ... ]
2017,09,02,"[('United States of America', 6789), (u'Germany', 9876), (u'Switzerland', 6879), (u'Netherlands', 7968), ... ]

country = df.apply(lambda x:[x['list'][0]]).stack().reset_index(level=1, drop=True)
count  = df.apply(lambda x:[x['list'][1]]).stack().reset_index(level=1, drop=True)
df.drop('list', axis=1).join(country).join(count)

每行第4列中的国家/地区计数对数不相同。
我想展开第4列中的列表，并将数据帧转换为如下内容：

year,month,day,country,count
2017,09,01,'United States of America',12345
2017,09,01,'Germany',54321
2017,09,01,'Switzerland',13524
2017,09,01,'Netherlands',24135
...
2017,09,02,'United States of America',6789
2017,09,02,'Germany',9876
2017,09,02,'Switzerland',6879
2017,09,02,'Netherlands',7968
...

我的想法是生成两个独立的列，然后将它们连接到原始数据帧。也许是这样的：

year,month,day,list
2017,09,01,"[('United States of America', 12345), (u'Germany', 54321), (u'Switzerland', 13524), (u'Netherlands', 24135), ... ]
2017,09,02,"[('United States of America', 6789), (u'Germany', 9876), (u'Switzerland', 6879), (u'Netherlands', 7968), ... ]

country = df.apply(lambda x:[x['list'][0]]).stack().reset_index(level=1, drop=True)
count  = df.apply(lambda x:[x['list'][1]]).stack().reset_index(level=1, drop=True)
df.drop('list', axis=1).join(country).join(count)

上面的代码肯定不起作用（我只是希望它能帮助表达我的想法），我也不知道如何扩展日期列。

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非常感谢您的任何帮助或建议

解决问题的最简单方法可能是迭代数据帧中包含的元组，并创建一个新元组。您可以使用两个嵌套的for循环来完成此操作

df_new = []
for i in df.itertuples():
    for l in i.list:
        df_new.append([i.year, i.month, i.day, l[0], l[1]])

df_new = pd.DataFrame(df_new, columns=['year', 'month', 'day', 'country', 'count'])

如果列表的第四个字段不是实际的列表，而是字符串（dataframe示例中的双引号让我有些怀疑），您可以使用

ast

库中的

literal\u eval

函数：

使用：

import ast
#convert strings to lists of tuples
df['list'] = df['list'].apply(ast.literal_eval)
#create reshaped df from column list
df1 =pd.DataFrame([dict(x) for x in df['list'].values.tolist()]).stack().reset_index(level=1)
df1.columns = ['country','count']
#join to original
df = df.drop('list', 1).join(df1).reset_index(drop=True)
print (df)
   year  month  day                   country  count
0  2017      9    1                   Germany  54321
1  2017      9    1               Netherlands  24135
2  2017      9    1               Switzerland  13524
3  2017      9    1  United States of America  12345
4  2017      9    2                   Germany   9876
5  2017      9    2               Netherlands   7968
6  2017      9    2               Switzerland   6879
7  2017      9    2  United States of America   6789

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因此，您需要的是将包含值列表的列转换为多行。一种解决方案是创建一个新的数据帧并执行左键：

最后，使用

reset\u index（）

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信用证：

非常感谢！我将尝试这种方法，看看它是否有效。你是对的，第4列不是一个实际的列表，而是一个字符串，你的方法确实解决了日期问题。非常感谢。非常感谢。我试过了，这正是我需要的。顺便说一句，我发现日期有问题，问题可能是重新加入部分。如果我知道如何更正，我会更新。谢谢！我也要这样试试。