Python 熊猫在一列中展平列表？

我正在尝试展平一列列表：

    var         var2
0   9122532.0   [[458182615.0], [79834910.0]]
1   79834910.0  [[458182615.0], [9122532.0]]
2   458182615.0 [[79834910.0], [9122532.0]]

我想：

    var         var2
0   9122532.0   [458182615.0, 79834910.0]
1   79834910.0  [458182615.0, 9122532.0]
2   458182615.0 [79834910.0, 9122532.0]

应用

sample8['var2'] = sample8['var2'].apply(chain.from_iterable).apply(list)

给我：

    var1        var2
0   9122532.0   [[, 4, 5, 8, 1, 8, 2, 6, 1, 5, ., 0, ], [, 7, ...
1   79834910.0  [[, 4, 5, 8, 1, 8, 2, 6, 1, 5, ., 0, ], [, 9, ...
2   458182615.0 [[, 7, 9, 8, 3, 4, 9, 1, 0, ., 0, ], [, 9, 1, ...

数据：

In [162]: df
Out[162]:
           var                           var2
0    9122532.0  [[458182615.0], [79834910.0]]
1   79834910.0   [[458182615.0], [9122532.0]]
2  458182615.0    [[79834910.0], [9122532.0]]

解决方案：使用：

---

考虑数据帧

df

df = pd.DataFrame(dict(
        var=[9122532.0, 79834910.0, 458182615.0],
        var2=[[[458182615.0], [79834910.0]],
              [[458182615.0], [9122532.0]],
              [[79834910.0], [9122532.0]]]
    ))

print(df)

           var                           var2
0    9122532.0  [[458182615.0], [79834910.0]]
1   79834910.0   [[458182615.0], [9122532.0]]
2  458182615.0    [[79834910.0], [9122532.0]]

np.连接

您可以

应用

np.连接

df.assign(var2=df.var2.apply(np.concatenate))

           var                       var2
0    9122532.0  [458182615.0, 79834910.0]
1   79834910.0   [458182615.0, 9122532.0]
2  458182615.0    [79834910.0, 9122532.0]

不适用

应用


这要求所有组件都具有相同的
2x1
形状。它始终可以适应其他形状。但是，此方法仍然要求所有形状都是一致的

df.assign(var2=np.array(df.var2.tolist()).reshape(-1, 2).tolist())

           var                       var2
0    9122532.0  [458182615.0, 79834910.0]
1   79834910.0   [458182615.0, 9122532.0]
2  458182615.0    [79834910.0, 9122532.0]


定时

小数据


大数据

标准警告：在序列和数据帧中存储非标量元素没有得到很好的支持，可能会导致模糊和难以理解的错误。
df.assign(var2=np.array(df.var2.tolist()).reshape(-1, 2).tolist())

           var                       var2
0    9122532.0  [458182615.0, 79834910.0]
1   79834910.0   [458182615.0, 9122532.0]
2  458182615.0    [79834910.0, 9122532.0]