Python 如何透视数据帧，使每列成为单元格中的列表？

我正在尝试透视此数据帧：

对于这一点：

pd.DataFrame([['a', [1, 2, 3]], ['b', [4, 5, 6]]], columns=['key', 'list'])

忽略列重命名，有没有一种方法可以做到这一点，而无需对行进行迭代并将其转换为列表，然后再转换为新列

不要这样做。熊猫从来没有被设计成以系列/列的形式保存列表。你可以编造昂贵的变通办法，但这些都不是 推荐的

不建议保留系列列表的主要原因是您丢失了 使用保存在连续内存块中的NumPy数组所附带的矢量化功能。你的系列将是 对象数据类型，它表示一系列指针，与列表非常相似。你会输的 在内存和性能方面的优势，以及对优化方法的访问

另见 支持熊猫的理由与支持NumPy的理由相同

但如果真的需要：

df1 = pd.DataFrame({'key': df.columns, 'list':[df[x].tolist() for x in df.columns]})
print (df1)
  key       list
0   a  [1, 2, 3]
1   b  [4, 5, 6]

---

如果我打算在那个专栏上进行计算，那么不这么做的原因似乎主要是性能不好？对吗？或者数据帧其余部分的任何计算也会很慢？我希望在单元格中设置列表的主要原因是，我可以根据其他列对数据帧进行排序，然后按顺序提取列表needed@oshi2016-是的，没错，如果想要处理大数据，这是个问题。@oshi2016-那么最终的预期产出是什么？您认为如何根据其他列对数据帧进行排序？提供的答案正是我所需要的，非常感谢在5分钟限制到期后接受。我计划根据键将此数据框与另一个数据框合并，然后根据一些标准对其进行排序以找到“前5个列表”，并提取这些列表以在数据框之外进行后期处理…根据您对答案的评论：我计划根据键将此数据框与另一个数据框合并，然后根据一些标准对其进行排序以查找“前五名列表”。。。您真的不希望对一系列列表执行所有这些操作。排序将基于其他列，而不是一系列列表。这仍然是一个问题吗？如果是这样的话，我很重视你的意见，也很乐意为其他解决方案提供建议

df1 = pd.DataFrame({'key': df.columns, 'list':[df[x].tolist() for x in df.columns]})
print (df1)
  key       list
0   a  [1, 2, 3]
1   b  [4, 5, 6]