Python 从数据帧中包含的列表向数据帧动态添加列

我有一个数据框，其中第一列包含一个随机大小的列表，每个列表中的项目从0到大约10个。此数据帧还包含其他几列数据

我想插入尽可能多的列作为最长列表的长度，然后按顺序填充值，这样每列都有一个列中的列表项

我不确定有什么好办法来解决这个问题

sample = [[[0,2,3,7,8,9],2,3,4,5],[[1,2],2,3,4,5],[[1,3,4,5,6,7,8,9,0],2,3,4,5]]
headers = ["col1","col2","col3","col4","col5"]
df = pd.DataFrame(sample, columns = headers)

在本例中，我想在第1列之后添加9列，因为这是数据帧第三行中列表的最大长度。这些列将填充以下内容：

 0 2  3    7    8     9  NULL NULL NULL in the first row,
 1 2 NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL in the second, etc... 

编辑以适应OPs编辑 我会这样做的。首先，我将填充原始列的列表，以便它们的长度相同，并且更容易使用它们。之后，需要创建列并用列表中相应位置的值填充它。假设我们的列表大小为4，以获得更简单的示例：

df = pd.DataFrame(sample, columns = headers)
df = df.rename(columns={'col1':'col_of_lists'})
max_length = max(df['col_of_lists'].apply(lambda x:len(x)))
df['col_of_lists'] = df['col_of_lists'].apply(lambda x:x + ([np.nan] * (max_length - len(x))))
for i in range(max_length):
    df['col_'+str(i)] = df['col_of_lists'].apply(lambda x: x[i])

result.columns = [
    'col1_{}'.format(i + 1)
    for i in result.columns]

---

将一系列列表转换为单独列的最简单方法是使用

apply

将它们转换为一系列，这将触发

'expand'

结果类型：

result = df['col1'].apply(pd.Series)

此时，我们可以将自动编号的列调整为包含原始

'col1'

的名称，例如：

df = pd.DataFrame(sample, columns = headers)
df = df.rename(columns={'col1':'col_of_lists'})
max_length = max(df['col_of_lists'].apply(lambda x:len(x)))
df['col_of_lists'] = df['col_of_lists'].apply(lambda x:x + ([np.nan] * (max_length - len(x))))
for i in range(max_length):
    df['col_'+str(i)] = df['col_of_lists'].apply(lambda x: x[i])

result.columns = [
    'col1_{}'.format(i + 1)
    for i in result.columns]

最后，我们可以将其连接回原始数据帧。使用这是第一列这一事实使它变得简单，只需将它连接到原始帧的左侧，在过程中删除原始的

'col1'

：

result = result.join(df.drop('col1', axis=1))

通过使用

rename（）

方法更改列名，您甚至可以将这一切作为一行代码来完成：

df['col1'].apply(pd.Series).rename(
    lambda i: 'col1_{}'.format(i + 1),
    axis=1,
).join(df.drop('col1', axis=1))

---

你能举个例子吗？请用一个可复制的示例数据框构建一些代码，并显示你想要得到什么，以及你当前的尝试是什么。这将极大地帮助他人给出相关的答案。顺便说一句，作为一个新用户，你们应该阅读，以了解如何在这个网站上提出问题…你们试过我的答案吗？该解决方案以与示例集相同的方式应用